Training (ML)
IA & ML · Superficial
O processo de otimizar os parametros de um modelo expondo-o a dados e ajustando pesos para minimizar uma função de perda. O pre-treinamento em grandes conjuntos de dados cria modelos de fundacao. Treinar LLMs requer computação massiva (milhares de GPUs, semanas/meses). A qualidade, diversidade e tamanho dos dados de treinamento impactam diretamente as capacidades do modelo. Diferencia-se do fine-tuning (menor escala, dominio específico).