GPT-Feinabstimmung
GPT-Feinabstimmung passt vortrainierte autoregressive Sprachmodelle wie GPT-2/3/4 oder LLaMA — vorgestellt in der Arbeit von Radford und Kollegen aus dem Jahr 2019 von OpenAI — an domänenspezifische Daten oder an die Befolgung von Anweisungen mittels Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF) oder DPO an. Sie wird für die Befolgung von Anweisungen, die Domänenanpassung und generative Aufgaben verwendet.
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Quellen
- Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D. & Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Technical Report. link ↗
- Ouyang, L. et al. (2022). Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback. NeurIPS. DOI: 10.48550/arXiv.2203.02155 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). GPT Fine-Tuning and Instruction Adaptation. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/gpt-finetuning
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