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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 Instruction tuning

Instruction tuning ist eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache, die darauf abzielt, Modelle anzupassen, um spezifische Anweisungen oder Aufgaben besser zu verstehen und auszuführen. Dieser Prozess erfolgt in der Regel auf der Grundlage von vortrainierten Modellen, mit dem Ziel, die Leistung des Modells in bestimmten Anwendungsszenarien zu verbessern.


Die Bedeutung von Instruction tuning hat mit dem raschen Fortschritt der Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) zugenommen. Es ermöglicht großen Sprachmodellen wie der GPT-Serie, effektiver auf die Bedürfnisse der Benutzer zu reagieren und präzise und relevante Ergebnisse zu liefern. Die erfolgreiche Implementierung dieser Technik wird direkte Auswirkungen auf die Natürlichkeit und Effizienz der Mensch-Maschine-Interaktion haben.


Instruction tuning beinhaltet in der Regel die Verwendung einer kleinen Menge spezifischer Aufgaben Daten, um das Modell fein abzustimmen, damit es bei der Bearbeitung dieser Aufgaben effektiver arbeitet. Durch die Einführung von Anweisungen oder Beispielen kann das Modell den Kontext besser verstehen und angemessene Ausgaben basierend auf den Vorgaben generieren.


In Anwendungen wie Frage-Antwort-Systemen, Dialoggenerierung und Textzusammenfassung kann Instruction tuning die Modellleistung erheblich steigern. Beispielsweise können Modelle im Gesundheitswesen, die Instruction tuning durchlaufen haben, die Anweisungen von Ärzten genauer verstehen und relevantere Empfehlungen abgeben.


In Zukunft könnte Instruction tuning mit weiteren selbstüberwachten Lernmethoden kombiniert werden, um die Generalisierungsfähigkeit des Modells weiter zu verbessern. Zudem wird erwartet, dass Instruction tuning angesichts des wachsenden Bedarfs an Personalisierung und Anpassung in mehreren Branchen eine größere Rolle spielt.


Die Vorteile von Instruction tuning umfassen die Verbesserung der aufgabenbezogenen Leistung und der Benutzerzufriedenheit, während die Nachteile hohe Datenanforderungen und komplexe Abstimmungsprozesse umfassen können. Darüber hinaus kann übermäßiges Tuning zu einer Überanpassung des Modells an spezifische Aufgaben führen.


Bei der Durchführung von Instruction tuning ist es wichtig, Datensätze sorgfältig auszuwählen, um deren Repräsentativität und Vielfalt sicherzustellen und Vorurteile in der Leistung des Modells bei spezifischen Aufgaben zu vermeiden.