Más información sobre los diferentes métodos de afinación.

Los modelos de base se pueden ajustar de las siguientes maneras:

• Ajuste fino completo : utilizando el conocimiento previo del modelo base como punto de partida, el ajuste fino completo adapta el modelo ajustándolo con un conjunto de datos más pequeño y específico para la tarea. El método de ajuste completo cambia las ponderaciones de los parámetros de un modelo cuyas ponderaciones se establecieron mediante un entrenamiento previo para personalizar el modelo para una tarea.

  Nota: Actualmente no puedes ajustar con precisión los modelos de cimentación en watsonx.ai, pero puedes ajustarlos con prontitud.

• Ajuste de solicitud: ajusta el contenido de la solicitud que se pasa al modelo para guiar al modelo para generar resultados que coincidan con un patrón que especifique. El modelo de cimientos subyacente y sus pesos de parámetros no se modifican. Sólo se altera la entrada de solicitud.

  Aunque el resultado de la sintonización inmediata es un nuevo modelo de activo sintonizado, el modelo sintonizado inmediatamente simplemente añade una capa de función que se ejecuta antes de que la entrada sea procesada por el modelo de base subyacente. Cuando se realiza un ajuste rápido de un modelo, el modelo de base subyacente no se modifica, lo que significa que puede utilizarse para satisfacer diferentes necesidades empresariales sin necesidad de volver a entrenarlo cada vez. Como resultado, reduce las necesidades de cálculo y los costes de inferencia. Véase Ajuste rápido.

Tema principal: Modelos de base de afinación