Fine-Tuning
Fine-Tuning adalah proses mengambil model machine learning yang sudah dilatih (pretrained model) pada dataset besar, dan melatihnya lebih lanjut (biasanya dengan learning rate kecil) pada dataset spesifik yang lebih kecil untuk tugas tertentu. Ini adalah bentuk Transfer Learning.
Konteks Penggunaan
Cara utama mengadaptasi model raksasa seperti GPT-4 atau BERT agar ahli dalam bidang spesifik seperti hukum atau kedokteran.
Contoh
Bayangkan seorang sarjana hukum (Pretrained Model). Dia sudah pintar secara umum. Untuk menjadi pengacara spesialis paten, dia harus "sekolah lagi" (Fine-Tuning) khusus mempelajari dokumen paten. Dia tidak perlu belajar membaca dari nol.
Catatan
Sangat efisien karena tidak perlu melatih model dari awal yang butuh biaya miliaran rupiah.
