Definition
后训练是机器学习生命周期中的一个关键阶段，发生在模型基于大规模通用数据进行初始预训练之后。在此阶段，模型会经历进一步的调整和优化，以更好地服务于特定应用场景。
Summary
后训练是指在特定数据集上对预训练模型进行微调，使其适应特定任务或优化性能的阶段。
Key Concepts
- 微调
- 人类反馈强化学习 (RLHF)
- 量化
- 适配
Use Cases
- 使大语言模型符合人类偏好
- 优化模型体积以适应边缘设备
- 将模型专业化用于医疗诊断
A comprehensive multilingual AI terminology dictionary
后训练是机器学习生命周期中的一个关键阶段，发生在模型基于大规模通用数据进行初始预训练之后。在此阶段，模型会经历进一步的调整和优化，以更好地服务于特定应用场景。
后训练是指在特定数据集上对预训练模型进行微调，使其适应特定任务或优化性能的阶段。