Scopri di più sui diversi metodi di messa a punto.

I modelli di fondazione possono essere regolati nei seguenti modi:

• Ottimizzazione completa : utilizzando le conoscenze pregresse del modello di base come punto di partenza, l'ottimizzazione completa adatta il modello adattandolo a un set di dati più piccolo e specifico per l'attività. Il metodo di ottimizzazione completa modifica i pesi dei parametri per un modello i cui pesi sono stati impostati attraverso un addestramento precedente per personalizzare il modello per un compito.

  Nota: Attualmente non è possibile sintonizzare con precisione i modelli di fondazione in watsonx.ai, ma è possibile sintonizzarli in modo immediato.

• Ottimizzazione prompt: regola il contenuto del prompt passato al modello per guidare il modello a generare l'output che corrisponde a un modello specificato. Il modello di fondazione sottostante e i suoi pesi dei parametri non vengono modificati. Viene modificato solo l'input della richiesta.

  Sebbene il risultato di una messa a punto rapida sia un nuovo modello di asset ottimizzato, il modello messo a punto rapidamente aggiunge semplicemente un livello di funzione che viene eseguito prima che l'input venga elaborato dal modello di base sottostante. Quando si effettua una messa a punto rapida di un modello, il modello di base sottostante non viene modificato, il che significa che può essere utilizzato per soddisfare diverse esigenze aziendali senza doverlo riqualificare ogni volta. Di conseguenza, si riducono le esigenze di calcolo e i costi di inferenza. Vedi Regolazione rapida.

Argomento principale: Messa a punto dei modelli di fondazione