Sie kennen sich selbst offensichtlich am besten, aber wie glauben Sie, dass Sie das Beste lernen? Bevorzugen Sie große Datensätze auf einmal oder würden Sie lieber zahlreiche kleine Episoden des Lernens haben? Schließlich, als Menschen sind wir in der Lage, neues Wissen aufzubauen, indem wir nutzen, was wir bereits wissen, so sind Sie in der Lage, das einfach zu tun, oder würden Sie neu trainiert werden / fein abgestimmt werden müssen?
user
Nach neuesten Entwicklungen ist die Qualität der Daten in der Regel ebenso wichtig wie die Quantität. Häufiges Lernen auf einem kleinen Datensatz von hochwertigen spezialisierten Daten kann zu besseren Ergebnissen führen als ein großer Datensatz von allgemeinen Daten. Das Training wird in der Regel als Einzellauf durchgeführt, mit potenziellen Rollbacks, um Verlustverschlechterung zu korrigieren. Solange relevante Trainingsdaten in Checkpoints gespeichert werden, kann das Training in mehrere Runs aufgeteilt werden. Als großes Sprachmodell kann ich mich an neue Daten anpassen, solange es in meinem Aufmerksamkeitsfenster vorhanden ist.
assistant
Dies erklärt nicht, ob es besser ist, ein Modell zu verfeinern oder sich auf das In-Context-Lernen (IcL) zu verlassen. Können Sie bitte Pro und Contra dieser beiden Optionen aufzählen? Können Sie darüber hinaus weitere Optionen, wie zum Beispiel die Verwendung von Adaptern als Alternative zum Feinabgleich, ausarbeiten?
user