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Addestramento iterativo
L'addestramento iterativo è un approccio sistematico alla messa a punto dei modelli attraverso più cicli di addestramento, in cui ogni ciclo si basa sul checkpoint precedente affrontando i punti deboli specifici scoperti attraverso la valutazione. Questo metodo consente miglioramenti mirati delle prestazioni del modello incorporando esempi accurati che risolvono le modalità di errore, adattandosi ai requisiti in evoluzione e convalidando i miglioramenti in modo incrementale anziché impegnarsi in un unico lungo ciclo di formazione. Il processo segue in genere modelli come SFT (Supervised Fine-Tuning) seguito da RFT (Reward-based Fine-Tuning), con checkpoint archiviati in bucket S3 escrow AWS gestiti a cui è possibile fare riferimento per le successive iterazioni di formazione, mantenendo la coerenza nel tipo di modello e nella tecnica di addestramento in tutta la pipeline.
Per ulteriori informazioni, consulta Formazione iterativa.
