Какая техника включает обучение моделей ИИ на размеченных наборах данных для адаптации их к специфической терминологии и требованиям отрасли?

Правильный ответ — тонкая настройка (fine-tuning). Тонкая настройка — это процесс адаптации предварительно обученной модели ИИ к новой, более конкретной задаче или набору данных. Это делается путем продолжения обучения модели на размеченном наборе данных, специфичном для отрасли, что позволяет ей изучить уникальную терминологию и требования этой области, сохраняя при этом общие знания, полученные в ходе предварительного обучения. Data augmentation (дополнение данных) — это метод увеличения размера и разнообразия обучающего набора данных, но он не адаптирует модель к новой терминологии. Model quantization (квантование модели) — это метод уменьшения размера модели и вычислительных требований, а не адаптации к новой области. Continuous pre-training (непрерывное предварительное обучение) — это процесс обновления предварительно обученной модели новыми данными, но тонкая настройка более целенаправленно адаптирует модель к конкретной задаче или отрасли.