Чем заключается дообучение (fine- tuning) gpt-нейросетей? 1) переход на новую архитектуру 2)обучение без учителя 3)обучение на ограниченном объеме данных 4) продолжение обучения с помощью учителя

Дообучение (fine-tuning) GPT-нейросетей подразумевает использование уже предварительно обученной модели для выполнения дополнительной настройки под конкретные задачи или контексты. Этот процесс часто включает в себя продолжение обучения с помощью учителя, где модель адаптируется под новые данные или сценарии с помощью дополнительных обучающих примеров. Также дообучение может включать в себя обучение на ограниченном объеме данных, что помогает улучшить специфичные навыки модели для конкретной задачи. Переход на новую архитектуру или обучение без учителя также могут использоваться в дообучении GPT-нейросетей в зависимости от целей и требований задачи.