क्या है फाइन-ट्यूनिंग
विशिष्ट डेटा पर मॉडल का अतिरिक्त प्रशिक्षण
फाइन-ट्यूनिंग — किसी विशेष कार्य या डोमेन के लिए अनुकूलित करने के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को विशिष्ट डेटासेट पर अतिरिक्त प्रशिक्षण देने की प्रक्रिया।
फाइन-ट्यूनिंग दृष्टिकोण
- पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग — सभी मॉडल वेट अपडेट करना
- LoRA — Low-Rank Adaptation, केवल एडाप्टर प्रशिक्षित करना
- QLoRA — मेमोरी बचत के लिए क्वांटाइज्ड LoRA
- प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग — केवल सॉफ्ट प्रॉम्प्ट प्रशिक्षित करना
- एडाप्टर ट्यूनिंग — छोटे प्रशिक्षण योग्य मॉड्यूल जोड़ना
कब उपयोग करें
- विशिष्ट डोमेन — कानूनी, चिकित्सा टेक्स्ट
- कॉर्पोरेट शैली — कंपनी टोन, शब्दावली
- संकीर्ण कार्य — वर्गीकरण, इकाई निष्कर्षण
- फॉर्मेटिंग — विशिष्ट प्रतिक्रिया प्रारूप
मुख्य पैरामीटर
- सीखने की दर — प्रशिक्षण गति (आमतौर पर कम: 1e-5 — 5e-5)
- एपोक — एपोक की संख्या (आमतौर पर 1-5)
- बैच साइज — बैच का आकार
- वार्मअप — धीरे-धीरे सीखने की दर बढ़ाना
व्यावसायिक अनुप्रयोग
- कॉर्पोरेट चैटबॉट — आंतरिक दस्तावेजों पर प्रशिक्षण
- टिकट वर्गीकरण — स्वचालित अनुरोध रूटिंग
- सामग्री निर्माण — ब्रांड-शैली टेक्स्ट
- कोड सहायक — कंपनी कोडबेस पर प्रशिक्षण