开源模型应用落地-模型微调-模型研制-模型测试(三)
一、前言
模型微调是深度学习领域中广泛应用的一种技术,通过在特定任务上对预训练模型进行调整,旨在提高模型在该任务上的性能。然而,随着模型在实际应用中的广泛部署,确保其安全性和可靠性变得愈发重要。微调后的模型可能在某些情况下产生意想不到的行为,尤其是在面对对抗性攻击或输入数据的变异时。因此,进行安全性和可靠性测试,能够有效评估模型在复杂环境下的表现,确保其在各种应用场景中的稳健性和可信度。
模型训练过程:开源模型应用落地-模型微调-模型研制-模型训练(二)
二、术语介绍
2.1. 模型研制
是从确定建模目标出发,历经数据收集与处理,选