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Fine-tuning

Il fine-tuning è il processo di addestramento aggiuntivo di un modello di linguaggio pre-addestrato su un dataset specifico per adattarlo a un dominio, compito o stile particolare. Mentre l'addestramento iniziale di un LLM richiede enormi risorse computazionali e dati, il fine-tuning è molto più efficiente: si parte dal modello base e si "specializzano" i suoi pesi su esempi mirati.

Definizione

Tramite il fine-tuning si possono creare modelli che parlano nel tono di voce specifico di un'azienda, che conoscono la terminologia di un settore verticale, che rispettano automaticamente determinate regole di formato o di contenuto o che evitano comportamenti indesiderati.

L'alternativa al fine-tuning, più accessibile per la maggior parte delle aziende, è il prompt engineering avanzato: la capacità di guidare il comportamento del modello attraverso prompt ben costruiti, senza modificare i pesi del modello. Questa è la competenza che Grace insegna ai professionisti di tutti i livelli.

Termini correlati

• LLM (Large Language Model)
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding
• Inference
• Prompt Engineering

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding
• API

Mettilo alla prova

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