Kaj je prenosno učenje?
Prenosno učenje je tehnika, pri kateri se model, naučen pri eni nalogi, prilagodi za drugo, sorodno nalogo z bistveno manj podatki in računanjem. Namesto učenja od začetka začnete z vnaprej naučenim modelom in ga fino nastavite.
Zakaj je prenosno učenje transformativno?
Brez prenosa bi usposabljanje LLM-ov zahtevalo tedne na gruče GPU in milijone dolarjev. S prenosom organizacije fino nastavljajo vnaprej naučene modele na domenskih podatkih v urah ali dneh.
Vrste prenosa
Fino nastavljanje celotnega modela: posodabljajo se vsi parametri — dragje, a maksimalna prilagoditev. LoRA/adapterji: majhne dodane plasti, ki se usposabljajo — optimalni kompromis. Nastavljanje pozivov: mehki pozivi, naučeni za specifično domeno.