Τι είναι το επιτηρούμενο fine-tuning (SFT); Ποια δεδομένα χρειάζονται;

Ο εποπτευόμενος λεπτομερής προσαρμογή (SFT) είναι η διαδικασία περαιτέρω εκπαίδευσης ενός προκαταρτισμένου μοντέλου (π.χ., ενός μεγάλου γλωσσικού μοντέλου) σε επισημασμένα δεδομένα με σκοπό την προσαρμογή του σε μια συγκεκριμένη εργασία. Σε αντίθεση με την εκπαίδευση από το μηδέν, το SFT χρησιμοποιεί τις ήδη υπάρχουσες γνώσεις του μοντέλου και τις βελτιώνει.

Για το SFT, απαιτούνται δεδομένα με σαφείς εισόδους και αντίστοιχες σωστές εξόδους (ετικέτες). Για παράδειγμα, για μια εργασία ταξινόμησης — κείμενα με κατηγορίες, για τη δημιουργία απαντήσεων — ζεύγη ερώτησης-απάντησης. Αυτά τα δεδομένα επιτρέπουν στο μοντέλο να μάθει να παράγει το επιθυμητό αποτέλεσμα σε συγκεκριμένα παραδείγματα.

Παράδειγμα: περαιτέρω εκπαίδευση ενός LLM σε ένα σύνολο διαλόγων, όπου κάθε ερώτηση αντιστοιχεί σε μια σωστή απάντηση, για τη βελτίωση της ποιότητας των απαντήσεων σε ένα chatbot.