В чём преимущества и недостатки метода Fine-tuning в машинном обучении?

Некоторые преимущества метода Fine-tuning в машинном обучении:

• Глубокая специализация. aisera.com Модель учится специфическому жаргону, нюансам и моделям рассуждений конкретной области. aisera.com
• Контроль над стилем и форматом текста. yandex.cloud ИИ может писать в корпоративном стиле, поддерживать нужный тон или создавать документы заданного формата. yandex.cloud
• Улучшение работы с редкими сценариями. yandex.cloud Модель лучше справляется с редкими ситуациями, повышая стабильность работы и расширяя круг решаемых задач. yandex.cloud
• Контроль за данными. yandex.cloud Компании используют собственную информацию в защищённой среде, что снижает риск утечек и помогает соблюдать нормы в регулируемых отраслях. yandex.cloud
• Ускорение разработки. yandex.cloud По сравнению с созданием модели с нуля, Fine-tuning улучшает точность. yandex.cloud

Некоторые недостатки метода Fine-tuning в машинном обучении:

• Высокие вычислительные затраты. vaiti.io Процесс требует значительных ресурсов, особенно для моделей с миллиардами параметров. vaiti.io
• Переобучение и утрата универсальности. vaiti.io Модель становится более специализированной и хуже решает задачи, для которых изначально была хорошо обучена. vaiti.io
• Трудности обновления модели. vaiti.io Если изменяются данные или требования к задаче, то модель может потребовать повторного Fine-tuning, что связано с высокими затратами. vaiti.io
• Риск чрезмерной адаптации к учебным данным. yandex.cloud В этом случае модель хуже работает с новой информацией, которой не встречала при обучении. yandex.cloud