Fine-tuning / Tinh chỉnh

📖 Fine-tuning

Definition (English):

Fine-tuning is a transfer learning technique where a pre-trained model is further trained on a smaller, task-specific dataset to adapt it to a particular use case. Instead of training from scratch, fine-tuning leverages the knowledge already embedded in the pre-trained model. Common approaches include full fine-tuning, LoRA (Low-Rank Adaptation), QLoRA, and instruction tuning. Fine-tuning is essential for customizing AI models for specific business needs.

📖 Tinh chỉnh

Định nghĩa (Tiếng Việt):

Tinh chỉnh là kỹ thuật học chuyển giao trong đó mô hình được huấn luyện trước tiếp tục được huấn luyện trên tập dữ liệu nhỏ hơn, cụ thể nhiệm vụ để thích ứng với trường hợp sử dụng cụ thể. Thay vì huấn luyện từ đầu, tinh chỉnh tận dụng kiến thức đã được nhúng trong mô hình huấn luyện trước. Các cách tiếp cận phổ biến bao gồm tinh chỉnh đầy đủ, LoRA (Low-Rank Adaptation), QLoRA và hướng dẫn tinh chỉnh. Tinh chỉnh là cần thiết để tùy chỉnh mô hình AI cho nhu cầu kinh doanh cụ thể.

📂 Phân loại: AI Tools & Platforms