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Glossary

0-9
1-shot learning3D convolution5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector9-layer network0-shot learning4D data
A
AGI / Artificial General IntelligenceAttentionAutoencoderAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBatch NormalizationBERTBiasBoosting
C
ClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkChatbotClassifier / ClassificationCross-Validation
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
EncoderEmbeddingEnsemble LearningEpochExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward Propagation
G
Graph Neural Network (GNN)GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGrounding
H
Hierarchical ModelHyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristic
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
Kernel TrickKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKnowledge Distillation
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
Objective FunctionOptimizerOne-hot EncodingOnline LearningOverfitting
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQ-learningQuality EstimationQuantizationQueue / Buffer
R
Representation LearningRegularizationReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RNN / Recurrent Neural Network
S
SamplingSelf-Supervised LearningSequence ModelingSoftmaxSupervised Learning
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Universal Approximation TheoremU-NetUnderfittingUncertainty EstimationUnsupervised Learning
V
Validation SetVanishing / Exploding GradientVariational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Zero-gradient phenomenonZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZygosity in augmentation

Was ist Fine-tuning

Fine-tuning ist ein entscheidendes Konzept im maschinellen Lernen und in der künstlichen Intelligenz, das sich auf den Prozess bezieht, ein vortrainiertes Modell weiter zu trainieren, um seine Leistung bei spezifischen Aufgaben zu verbessern. Diese Technik ermöglicht es Forschern, ein Modell an bestimmte Datensätze anzupassen, wodurch dessen Genauigkeit und Effektivität erhöht werden.


Der Hintergrund des Fine-tunings reicht bis zur rasanten Entwicklung des Deep Learning zurück, insbesondere mit dem Aufkommen von groß angelegten vortrainierten Modellen wie BERT und GPT, die in verschiedenen Aufgaben hervorragende Leistungen gezeigt haben und die weitreichende Anwendung des Fine-tunings gefördert haben.


Typischerweise umfasst Fine-tuning die Auswahl eines vortrainierten Modells, das Laden seiner Gewichte und das anschließende Training an einem spezifischen Datensatz. Dieser Ansatz ermöglicht es Forschern, auch mit kleineren Datensätzen gute Ergebnisse zu erzielen, da das Modell bereits nützliche Merkmale gelernt hat.


Fine-tuning wird in Szenarien wie der natürlichen Sprachverarbeitung und dem Computer Vision häufig angewendet. Zum Beispiel können Forscher bei Aufgaben zur Sentimentanalyse ein vortrainiertes Sprachmodell fine-tunen, um die spezifische Terminologie und den Kontext besser zu verstehen.


In Zukunft könnte sich das Fine-tuning weiterentwickeln, insbesondere im Kontext der Automatisierung und des unüberwachten Lernens, wobei Forscher nach Möglichkeiten suchen, dessen Effizienz und Effektivität zu verbessern. Darüber hinaus wird das Fine-tuning angesichts der kontinuierlichen Zunahme der Modellgrößen vor neuen Herausforderungen stehen.


Vorteile sind unter anderem die Einsparung von Zeit und Ressourcen sowie die Verbesserung der Leistung des Modells bei spezifischen Aufgaben. Nachteile können das Risiko des Überanpassens und die Notwendigkeit eines gut kuratierten Datensatzes für spezifische Aufgaben umfassen.


Es ist wichtig zu beachten, dass die Auswahl einer geeigneten Lernrate und der Anzahl der Trainingsepochen beim Fine-tuning von entscheidender Bedeutung ist, da diese Faktoren die endgültige Leistung des Modells direkt beeinflussen.