Pre-Training-Strategien
Pre-Training-Strategien sind verschiedene Ansätze, wie ein Basis-KI-Modell auf einem großen, allgemeinen Datensatz vorab trainiert wird, bevor es für spezifische Aufgaben feinabgestimmt (Fine-Tuning) wird.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Das Vorabtraining ist ein grundlegender Schritt im Transferlernen und hat die Entwicklung leistungsstarker Modelle in Bereichen wie NLP (z.B. BERT, GPT) und Computer Vision (z.B. ResNet, Vision Transformers) revolutioniert. Es ermöglicht dem Modell, allgemeine Muster und Repräsentationen aus einer breiten Datenbasis zu lernen.
Synonyme / Tags
- Pre-training Approaches
- Basismodell-Training
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