Która technika polega na trenowaniu modeli AI na oznaczonych zbiorach danych w celu dostosowania ich do specyficznej terminologii i wymagań branżowych?

Fine-tuning (dostrajanie) to technika polegająca na dalszym trenowaniu wstępnie wytrenowanego modelu AI na mniejszym, specyficznym dla zadania lub branży zbiorze danych. Celem jest adaptacja modelu do konkretnej terminologii, wymagań i niuansów danej dziedziny, co poprawia jego wydajność w tym kontekście. Data augmentation (rozszerzanie danych) to technika zwiększania ilości danych treningowych poprzez tworzenie zmodyfikowanych wersji istniejących danych, co pomaga w generalizacji, ale nie w adaptacji do specyficznej terminologii. Model quantization (kwantyzacja modelu) to technika redukcji rozmiaru i złożoności modelu, a nie adaptacji do terminologii. Continuous pre-training (ciągłe wstępne trenowanie) to proces kontynuowania wstępnego trenowania na nowych, ogólnych danych, a nie na danych specyficznych dla branży w celu adaptacji.