Uma empresa planeja personalizar um modelo de base usando seus documentos internos. Qual abordagem realiza isso?

O pré-treinamento contínuo (ou "continual pre-training") é a abordagem correta porque envolve pegar um modelo de base já existente e treiná-lo adicionalmente com um novo conjunto de dados específico (neste caso, documentos internos da empresa). Isso permite que o modelo adapte seu conhecimento e gere respostas mais relevantes para o domínio da empresa, sem a necessidade de treiná-lo do zero. A classificação é uma tarefa de aprendizado de máquina que atribui rótulos a dados, não um método de personalização de modelos de base. A destilação é uma técnica para reduzir o tamanho de um modelo, transferindo conhecimento de um modelo maior para um menor, e não para personalizá-lo com novos dados. A regressão é uma tarefa de aprendizado de máquina para prever valores contínuos, não uma abordagem de personalização de modelos de base.