Cos'è il fine-tuning supervisionato (SFT)? Quali dati sono necessari?
sobes.tech AI
Risposta dell'AI
Il fine-tuning supervisionato (SFT) è un processo di riaddestramento di un modello pre-addestrato (ad esempio, un grande modello linguistico) su dati annotati per adattarlo a un compito specifico. A differenza dell’addestramento da zero, il SFT utilizza le conoscenze già esistenti del modello e le perfeziona.
Per il SFT, sono necessari dati con input chiari e output corretti corrispondenti (etichette). Ad esempio, per un compito di classificazione — testi con categorie; per la generazione di risposte — coppie domanda-risposta. Questi dati permettono al modello di imparare a fornire il risultato desiderato su esempi specifici.
Esempio: un ulteriore addestramento di un LLM su un insieme di dialoghi, dove a ogni domanda corrisponde una risposta corretta, per migliorare la qualità delle risposte in un chatbot.