Entraîner un modèle : gradients, optimiseurs et taux d’apprentissage
Suivre une mise à jour des paramètres pour comprendre mini-lots, état de l’optimiseur, validation et reprise.
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Voir tous les tagsPréentraînement, ajustement supervisé et optimisation des préférences
Comprendre comment les cibles façonnent représentations, suivi des instructions et préférences, sans confondre préférence et vérité.