Questo documento esamina la pratica dell'utilizzo del fine tuning per le prestazioni del modello linguistico. La messa a punto comporta la modifica dei parametri e dei pesi di un modello linguistico addestrato per migliorarne le prestazioni su un'attività specifica. Gli autori indagano e analizzano gli effetti della messa a punto sulle attività a valle, concentrandosi sui recenti progressi nei modelli linguistici come OpenAI GPT, BERT e RoBERTa. Gli esperimenti empirici mostrano che la messa a punto può migliorare le prestazioni dei modelli linguistici su un'ampia gamma di compiti, come la classificazione del testo, la generazione del testo e la risposta alle domande. Questi risultati sono ulteriormente discussi e le implicazioni di questi risultati sono discusse.
Titolo: Applicazione del fine tuning per migliorare le prestazioni del modello linguistico
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