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Glossary

0-9
6DoF pose estimation4D data5G + AI1-shot learning0-shot learning3D convolution8-bit quantization7D representation2-stage detector9-layer network
A
Artificial Intelligence (AI)AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithm
B
BackpropagationBERTBiasBoostingBatch Normalization
C
Classifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkClusteringCross-ValidationChatbot
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
Ensemble LearningEncoderEmbeddingEpochExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward PropagationFoundation Model
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGenerative AIGraph Neural Network (GNN)
H
Hierarchical ModelHeuristicHallucinationHidden LayerHyperparameter
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JuxtapositionJitteringJAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-lines
K
K-Shot LearningKernel TrickK-means ClusteringKnowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Loss FunctionLatent VariableLSTM / Long Short-Term Memory
M
Machine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
NLP / Natural Language ProcessingNovelty Detection / Anomaly DetectionNLU / Natural Language UnderstandingNormalizationNeural Network
O
Online LearningObjective FunctionOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
PretrainingPoolingParameterPolicy / Reinforcement Learning PolicyPrompt
Q
Q-learningQueue / BufferQuantizationQuality EstimationQuery
R
Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningRegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Tuning / Hyperparameter TuningTokenizerTraining DataTransfer LearningTransformer
U
Unsupervised LearningUniversal Approximation TheoremUnderfittingUncertainty EstimationU-Net
V
Vector EmbeddingVariational Autoencoder (VAE)Validation SetVision Transformer (ViT)Vanishing / Exploding Gradient
W
Weight DecayWeak SupervisionWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemXAI / Explainable AIX-axis / feature axisXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-transform / YUVYoga of AI
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-gradient phenomenonZygosity in augmentation

Qué es Fine-tuning

Fine-tuning es un concepto crucial en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, que se refiere al proceso de entrenar adicionalmente un modelo preentrenado para mejorar su rendimiento en tareas específicas. Esta técnica permite a los investigadores adaptar un modelo a conjuntos de datos particulares, aumentando su precisión y eficacia.


El contexto del fine-tuning se remonta al rápido desarrollo del aprendizaje profundo, especialmente con la aparición de modelos preentrenados a gran escala como BERT y GPT, que han demostrado un rendimiento excepcional en varias tareas y han facilitado la adopción generalizada del fine-tuning.


Normalmente, el fine-tuning implica seleccionar un modelo preentrenado, cargar sus pesos y luego entrenarlo en un conjunto de datos específico. Este enfoque permite a los investigadores obtener buenos resultados incluso con conjuntos de datos más pequeños, ya que el modelo ya ha aprendido características útiles.


El fine-tuning se aplica ampliamente en escenarios como el procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora. Por ejemplo, en tareas de análisis de sentimientos, los investigadores pueden fine-tunar un modelo de lenguaje preentrenado para comprender mejor la terminología y el contexto de un dominio específico.


En el futuro, el fine-tuning puede seguir evolucionando, especialmente en el contexto de la automatización y el aprendizaje no supervisado, con investigadores explorando formas de mejorar su eficiencia y eficacia. Además, a medida que los tamaños de los modelos continúan creciendo, el fine-tuning enfrentará nuevos desafíos.


Las ventajas incluyen el ahorro de tiempo y recursos, así como la mejora del rendimiento del modelo en tareas específicas. Las desventajas pueden incluir el riesgo de sobreajuste y la necesidad de un conjunto de datos bien organizado para tareas específicas.


Es importante tener en cuenta que al realizar el fine-tuning, la elección de la tasa de aprendizaje y el número de épocas de entrenamiento es crucial, ya que estos factores afectan directamente el rendimiento final del modelo.