Предварительно обученная модель

Предварительно обученная модель (Pre-trained Model) — это машинная модель, которая была обучена на больших объёмах данных для решения общих задач, а затем может быть адаптирована или «доообучена» для выполнения более специфических целевых функций. Такие модели, как правило, представляют собой глубокие нейронные сети, предварительно обученные на массивных наборах данных (изображения, тексты, аудио и т.д.). Использование предварительно обученных моделей, особенно в области компьютерного зрения и обработки естественного языка, значительно ускоряет и улучшает процесс разработки новых ИИ-приложений по сравнению с обучением моделей «с нуля».

Что такое «Предварительно обученная модель» простыми словами

Представьте, что вы хотите научить своего ребёнка рисовать. Вместо того, чтобы начинать с нуля, вы можете показать ему работы известных художников и объяснить, как они рисовали. Это даст ребёнку хороший старт и базовые навыки, которые он потом сможет улучшить и применить в своих рисунках. То же самое происходит с предварительно обученными моделями ИИ. Их обучают на огромных массивах данных, чтобы они получили общие знания и умения, которые потом можно "отточить" под конкретные задачи.