Ajustement fin

Votre mouvement d’apprentissage

S’orienterClarifier un terme, une source, une personne ou un événement.

Pourquoi cette page existe

Les pages de référence soutiennent l’apprentissage sans vous obliger à abandonner votre question ou parcours.

Ce que vous en retirerez

L’ajustement fin est un entraînement supplémentaire qui adapte un modèle préentraîné à des tâches, domaines, exemples ou objectifs de comportement choisis.

Avant de commencer

Utilisez ces pages seules ou revenez à l’objet qui vous y a conduit.

Faites ceci maintenant

Trouvez le fait ou la relation nécessaire, puis revenez à votre objectif.

À faire maintenantClarifier ce conceptLe plan indique le résultat, le temps, les prérequis, l’action immédiate et la suite préparée.Autre parcours valableExaminer les SourcesVoir la provenance, la revue et les limites des preuves.

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Ajustement fin

L’ajustement fin est un entraînement supplémentaire qui adapte un modèle préentraîné à des tâches, domaines, exemples ou objectifs de comportement choisis.

Plan pour cette page

Comprendre un concept dans un langage simple et le relier à des idées voisines.

Vous repartirez avec: Le processus met à jour tout ou partie des paramètres avec un nouveau jeu ou du feedback après le préentraînement général. Il améliore parfois l’adaptation tout en pouvant introduire régressions, étroitesse ou problèmes des données.
Temps: 3–8 min
Avant de commencer: Aucun prérequis. Gardez un exemple réel en tête.
Faites ceci maintenant: Lisez l’explication, puis comparez l’exemple à l’idée reçue.

Étape suivante préparéeComparer entraînement et contexte

Ajustement finL’ajustement fin est un entraînement supplémentaire qui adapte un modèle préentraîné à des tâches, domaines, exemples ou objectifs de comportement choisis.

Entraînement
Jeu de données
Modèle de fondation

Explication

Le processus met à jour tout ou partie des paramètres avec un nouveau jeu ou du feedback après le préentraînement général. Il améliore parfois l’adaptation tout en pouvant introduire régressions, étroitesse ou problèmes des données.

Exemple

Un modèle de texte général est ajusté sur des exemples révisés pour classer uniformément les catégories de support d’une entreprise.

Pourquoi cela compte

L’ajustement modifie le modèle, contrairement au simple ajout de contexte. Il exige gouvernance des données, évaluation avant/après, versions et suivi.

Idée reçue

Idée reçue : l’ajustement fin insère un dossier de faits facilement recherchable. Correction : il modifie statistiquement le comportement et ne remplace pas une recherche fiable de dossiers changeants.

Concepts liés

Suivez les relations, pas seulement l’alphabet

EntraînementL’entraînement est le processus d’ajustement d’un modèle pour améliorer sa performance selon un objectif avec des données, du feedback ou des interactions.Jeu de donnéesUn jeu de données est une collection organisée d’exemples ou d’enregistrements utilisée pour l’entraînement, l’évaluation, l’analyse ou l’exploitation.Modèle de fondationUn modèle de fondation est entraîné assez largement pour être adapté ou utilisé dans plusieurs tâches et applications en aval.

Comparer entraînement et contexte

Sources et périmètre

Ce qui soutient cet objet

Machine Learning GlossaryGoogle for Developers

Définit les méthodes de mise au point et d'adaptation associées ; les techniques, les besoins en données et les mises à jour des paramètres diffèrent selon les familles de modèles.

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