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Iteratives Training
Iteratives Training ist ein systematischer Ansatz zur Feinabstimmung von Modellen mithilfe mehrerer Trainingszyklen, wobei jede Runde auf dem vorherigen Checkpoint aufbaut und spezifische Schwächen ausgleicht, die bei der Bewertung entdeckt wurden. Diese Methode ermöglicht gezielte Verbesserungen der Modellleistung, indem kuratierte Beispiele verwendet werden, die sich mit Fehlerursachen befassen, sich an sich ändernde Anforderungen anpassen und Verbesserungen schrittweise validieren, anstatt sich auf einen einzigen langen Trainingslauf festzulegen. Der Prozess folgt in der Regel Mustern wie SFT (Supervised Fine-Tuning) gefolgt von RFT (Reward-based Fine-Tuning), wobei Checkpoints in S3-Buckets gespeichert werden, die über ein Treuhandkonto AWS verwaltet werden, auf die für nachfolgende Trainingsiterationen verwiesen werden kann, während während der gesamten Pipeline die Konsistenz von Modelltyp und Trainingstechnik gewahrt bleibt.
Weitere Informationen finden Sie unter Iteratives Training.
