Dizionario AI › Fondamenti AI
L'instruction tuning è una fase di addestramento in cui un modello linguistico viene affinato su un insieme di esempi composti da istruzioni e risposte corrette, per insegnargli a seguire comandi espressi in linguaggio naturale. A differenza del pre-addestramento, che insegna a prevedere il testo successivo, questa fase insegna al modello a comportarsi come un assistente che esegue richieste specifiche. È uno dei passaggi che rende un modello base utilizzabile in un prodotto conversazionale.
Il modello viene esposto a molte coppie istruzione-risposta che coprono compiti diversi: rispondere a domande, riassumere testi, scrivere codice, tradurre. Attraverso questo addestramento supervisionato, il modello generalizza il comportamento di seguire istruzioni anche su compiti non visti durante il tuning, purché simili nella struttura a quelli osservati.
È un passaggio comune nella creazione di assistenti conversazionali basati su LLM, spesso combinato con tecniche successive come il RLHF per rifinire ulteriormente lo stile e la sicurezza delle risposte. Viene applicato sia da chi crea i modelli di base sia da chi li personalizza per un dominio specifico.
È associato alla transizione dei modelli linguistici da semplici sistemi di completamento del testo ad assistenti capaci di eseguire istruzioni, un cambiamento chiave nell'evoluzione recente dei modelli generativi.
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