Fine-tuning (deep learning): differenze tra le versioni

Versione delle 09:15, 3 mag 2025

Versione delle 23:28, 6 mag 2025

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== Esempi di applicazione ==

Tra gli esempi più rilevanti di fine-tuning figurano modelli come BERT (''Bidirectional Encoder Representations from Transformers''), che dimostranomostrano come un addestramento aggiuntivo possa incrementare notevolmentemigliorare l'accuratezza del modello in determinati compiti.<ref name="Devlin">Devlin et al., 2019.</ref>

Analogamente, modelli generativi quali GPT (''[[Generative Pre-trained Transformer]]''), sviluppati da [[OpenAI]], sono frequentemente oggetto di fine-tuning per specifiche applicazioni, come [[Assistente virtuale|assistenti virtuali]] e strumenti educativi.<ref>Radford, A., Wu, J., Child, R., et al. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI.</ref>

Un Adesempio esempio,è il fine-tuning di [[GPT-3]] su dataset specifici, che ha permessoconsentito dilo crearesviluppo di chatbot specializzati in domini come il supporto clienti o la consulenza medica.

== Tecniche di fine-tuning ==