В каких случаях дообучение может быть полезным для языковых моделей?

Дообучение языковых моделей может быть полезным в следующих случаях:

• Улучшение производительности на специфичных задачах. cyberleninka.ru Языковые модели не всегда оптимизированы для конкретной задачи. cyberleninka.ru Дообучение позволяет адаптировать модель, улучшая её производительность. cyberleninka.ru
• Уменьшение эффекта переноса знаний. cyberleninka.ru При обучении на больших объёмах данных языковая модель может усваивать общие знания и шаблоны, которые не всегда применимы к конкретной задаче. cyberleninka.ru Дообучение помогает уменьшить этот эффект, фокусируя модель на специфических знаниях и задачах. cyberleninka.ru
• Адаптация к новым доменам. cyberleninka.ru Некоторые задачи требуют специализации в определённых областях, таких как медицина, право или финансы. cyberleninka.ru Дообучение позволяет адаптировать модель к новому домену, предоставляя ей данные и задачи из этой области. cyberleninka.ru
• Улучшение контроля над стилем и форматом текста. yandex.cloud ИИ может писать в корпоративном стиле, поддерживать нужный тон или создавать документы заданного формата. yandex.cloud
• Наделение модели новыми навыками. yandex.cloud Это особенно важно для редких языков, где базовые модели работают недостаточно эффективно и требуют дополнительной настройки. yandex.cloud