В чем основные отличия между предобученными и дообученными моделями GPT?

Основные отличия между предобученными и дообученными моделями GPT:

1. Предобучение относится к начальному процессу обучения на корпусе, в результате которого модель учится предсказывать следующее слово в тексте и получает основу для успешного выполнения дальнейших задач, не имея больших объёмов данных. ru.wikipedia.org
2. Дообучение — это процесс продолжения обучения на основе предварительно обученной модели для адаптации к конкретным задачам или наборам данных. {8-host}

Преимущества дообучения:

• Экономия времени и ресурсов. {8-host} Предварительно обученные модели устраняют необходимость во времени и вычислительных ресурсах, требующихся для обучения моделей с нуля, особенно это значимо для больших моделей и сложных задач. {8-host}
• Эффективность использования данных. {8-host} Для достижения хороших результатов обычно требуется относительно меньше размеченных данных, особенно в областях с недостаточными данными. {8-host}
• Перенос обучения. {8-host} Предварительно обученные модели учатся на разнообразных данных, и дообучение может передать эти знания для конкретных задач, улучшая их обобщающую способность. {8-host}
• Улучшение производительности. {8-host} Дообучение позволяет модели лучше адаптироваться к конкретным требованиям задачи, помогая улучшить качество модели и снизить уровень ошибок. {8-host}