Fine-tuning involves taking | a pre-trained LLM | and further training it | on a smaller, | task-specific dataset.
Fine-tuning bao gồm việc lấy | một LLM đã được huấn luyện trước | và huấn luyện thêm nó | trên một tập dữ liệu | nhỏ hơn, chuyên biệt cho tác vụ.
This adapts the LLM | to perform better on | a particular task | or domain.
Điều này giúp điều chỉnh LLM | để thực hiện tốt hơn | một tác vụ cụ thể | hoặc lĩnh vực.
However, fine-tuning can be | resource-intensive and may | not always be the | most efficient approach.
Tuy nhiên, fine-tuning có thể | tốn kém tài nguyên và có thể | không phải lúc nào cũng là | phương pháp hiệu quả nhất.
Prompt engineering, RAG, | or using smaller, | specialized models can sometimes | achieve comparable or even | better results with less | computational overhead and | data requirements.
Prompt engineering, RAG, | hoặc sử dụng các mô hình | nhỏ hơn, chuyên biệt đôi khi có thể | đạt được kết quả tương đương hoặc thậm chí | tốt hơn với ít | chi phí tính toán và | yêu cầu dữ liệu hơn.
Resources
- What is fine-tuning? (article)
- How I Fine-Tuned Granite-Vision 2B to Beat a 90B Model — Insights and Lessons Learned (article)
- RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models (video)
References
- https://roadmap.sh/ai-engineer (Node: Fine-tuning)