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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 Instruction tuning

Instruction tuning es una técnica en los campos del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural que tiene como objetivo ajustar modelos para comprender y ejecutar mejor instrucciones o tareas específicas. Este proceso generalmente se lleva a cabo sobre la base de modelos preentrenados, con el objetivo de mejorar el rendimiento del modelo en escenarios de aplicación específicos.


La importancia del instruction tuning ha crecido con el rápido avance de las tecnologías de inteligencia artificial (IA). Permite que grandes modelos de lenguaje, como la serie GPT, respondan de manera más efectiva a las necesidades de los usuarios y proporcionen resultados precisos y relevantes. La implementación exitosa de esta técnica tendrá un impacto directo en la naturalidad y eficiencia de la interacción humano-máquina.


El instruction tuning generalmente implica el uso de una pequeña cantidad de datos de tareas específicas para ajustar finamente el modelo, permitiendo que tenga un mejor rendimiento al manejar esas tareas. Al introducir instrucciones o ejemplos, el modelo puede comprender mejor el contexto y generar salidas apropiadas según las directrices.


En aplicaciones como sistemas de preguntas y respuestas, generación de diálogos y resumen de texto, el instruction tuning puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo. Por ejemplo, en asistentes inteligentes en el campo de la salud, los modelos que han pasado por el instruction tuning pueden entender con mayor precisión las instrucciones de los médicos y ofrecer recomendaciones más relevantes.


Mirando hacia el futuro, el instruction tuning puede integrarse con más métodos de aprendizaje auto-supervisado para mejorar aún más la capacidad de generalización del modelo. Además, a medida que aumenta la demanda de personalización y personalización en varios sectores, se espera que el instruction tuning desempeñe un papel mayor en diversas industrias.


Las ventajas del instruction tuning incluyen mejorar el rendimiento específico de las tareas y la satisfacción del usuario, mientras que las desventajas pueden incluir altos requisitos de datos y procesos de ajuste complejos. Además, un ajuste excesivo puede llevar a un sobreajuste del modelo en tareas específicas.


Al realizar el instruction tuning, es esencial seleccionar cuidadosamente los conjuntos de datos para garantizar su representatividad y diversidad, evitando así sesgos en el rendimiento del modelo en tareas específicas.