Uma empresa está treinando um modelo de fundação e precisa aumentar sua precisão para um nível de aceitação especificado. Qual ação realizará isso?

Aumentar o número de épocas de treinamento permite que o modelo veja os dados de treinamento mais vezes, ajustando seus pesos e vieses para aprender padrões mais complexos e reduzir o erro, o que geralmente leva a um aumento na precisão até um ponto de saturação ou overfitting. Diminuir o tamanho do lote pode levar a um treinamento mais lento e gradientes mais ruidosos, mas não garante aumento de precisão. Diminuir o número de épocas resultaria em um modelo subtreinado e menos preciso. Aumentar o parâmetro de temperatura do modelo em tarefas generativas geralmente torna as saídas mais aleatórias e menos determinísticas, o que não se relaciona diretamente com o aumento da precisão de um modelo de fundação em tarefas de classificação ou regressão.