Firma potrzebuje, aby jej model podstawowy był aktualny poprzez regularne włączanie nowych danych w drodze ciągłego szkolenia. Które podejście do szkolenia spełnia ten wymóg?

Ciągłe wstępne szkolenie (continuous pre-training) to podejście, w którym model jest regularnie aktualizowany o nowe dane, co pozwala mu na bieżąco adaptować się do zmieniających się wzorców i zachować aktualność. Jest to kluczowe dla modeli podstawowych, które wymagają ciągłego dostosowywania. Uczenie wsadowe (batch learning) polega na szkoleniu modelu na stałym zbiorze danych, co nie zapewnia ciągłej aktualizacji. Szkolenie statyczne (static training) jest synonimem uczenia wsadowego w kontekście braku ciągłej aktualizacji. Szkolenie latentne (latent training) odnosi się do uczenia się ukrytych reprezentacji danych, a nie do metody aktualizacji modelu.