Een bedrijf heeft een foundation model getraind voor één taak en moet het nu aanpassen aan een gerelateerde maar andere taak. Welke fine-tuning benadering is geschikt?

Transfer learning is de geschikte benadering omdat het een getraind model (het foundation model) hergebruikt en aanpast voor een nieuwe, gerelateerde taak. Dit bespaart rekencapaciteit en data, aangezien het model al algemene kennis heeft opgedaan. Hyperparameter tuning optimaliseert de instellingen van een model, maar past het niet aan voor een nieuwe taak. Pre-training is het initiële trainingsproces van een model, niet het aanpassen ervan voor een tweede taak. Reinforcement learning is een leermethode waarbij een agent leert door interactie met een omgeving en beloningen, wat niet direct van toepassing is op het aanpassen van een bestaand foundation model voor een gerelateerde taak.