Ständige Vorabausbildung

Continual Pretraining ist eine kontinuierliche Lernmethode, die das ständige Aktualisieren von Modellparametern umfasst, um sich an neue Daten und Aufgaben anzupassen. Ziel ist es, die Generalisierungsfähigkeit und die Echtzeit-Anpassungsfähigkeit des Modells zu verbessern. Dieser Ansatz hat erhebliche Vorteile in dynamischen Umgebungen, da er die Modellleistung effektiv steigert, die Abhängigkeit von umfangreichen annotierten Daten reduziert und die Praktikabilität und Flexibilität des Modells erhöht.