يمكن أن يؤدي الضبط الدقيق إلى الإضرار بمهام أخرى

المقصود

قد يتحسن النموذج المضبوط بدقة لمهمة واحدة في تلك المهمة نفسها، مع تراجع أدائه في مهام أخرى.

“finetuning requires significantly more resources, not just in data and hardware, but also in ML talent.”

📕 من كتاب: AI Engineering بقلم Chip Huyen

يثبت أن الضبط الدقيق قد يفرض مقايضات بدلًا من أن يؤدي إلى تحسن شامل في جميع المهام.

لا يثبت أن كل عملية ضبط دقيق ستؤدي إلى تدهور، ولا أن هذا الفقد في الأداء لا يمكن التحكم فيه.