Дообученный Трансформер

Дообучение Трансформера адаптирует большую предварительно обученную модель — такую как BERT, GPT или ViT — для конкретной последующей задачи путем продолжения градиентного обучения на размеченном целевом наборе данных. Эта двухэтапная парадигма (предварительное обучение, затем дообучение) последовательно достигает наилучших результатов в задачах обработки естественного языка и компьютерного зрения с гораздо меньшим количеством данных, специфичных для задачи, чем обучение с нуля.