Zer da transferentzia ikaskuntza?
Transferentzia ikaskuntza ikaskuntza automatikoaren paradigma bat da, non lehenengo kontextu batean (aurre-entrenatutako modelo batean) lortutako ezagutza beste kontextu batera transferitzen da, lotura duena. Modelo bat zeroetik entrenatzeko ordez, aurre-entrenatutako pisuak erabiltzen dira abiapuntu gisa taska berrian. Honek ahalbidetzen du ikaskuntza eraginkorra taska espezifikoetarako datu askoz gutxiagorekin.
Alorrak eta metodoak
Nagusiki hurbiltzen direnak ezaugarrien extrakzioa (aurre-entrenatutako modeloa ezaugarrien extraktore gisa, soilik entrenatzen da klasifikatzaile berria), fine-tune (modelo basearen geruzak guztiak edo batzuk egokitzen dira), parmetroetan fine-tune eraginkorra (PEFT) LoRA, Prefix Tuning (parametro multzo txikiak soilik aldatzen dira) eta ikaskuntza promptetan oinarritutako ikaskuntza (In-Context Learning pisuak egokitzen gabe).
Enpresa balioa
Transferentzia ikaskuntzak IAren praktikoa inplementazioa iraultzen du: datu handien entrenamendu garestiaren ordez, enpresek kalitate handiko modeloak sor ditzakete datu espezifikoak dituzten domeinuetan (ehunetik milaka adibideraino). Honek entrenamenduaren kostuak %90 eta %99 artean murrizten ditu eta ahalbidetzen du IA kasuak erabiltzea lehenago ezin zitekeenak.