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Titolo: Applicazione del Fine-Tuning per Migliorare le Prestazioni del Modello Linguistico.
Questo articolo esamina la pratica dell'utilizzo del fine-tuning per migliorare le prestazioni dei modelli di linguaggio. Il fine-tuning consiste nella modifica dei parametri e dei pesi di un modello di linguaggio addestrato per migliorare le sue prestazioni su un compito specifico. Gli autori indagano e analizzano gli effetti del fine-tuning su compiti successivi, concentrandosi sui recenti progressi nei modelli di linguaggio come OpenAI GPT, BERT e RoBERTa. Gli esperimenti empirici mostrano che il fine-tuning può migliorare le prestazioni dei modelli di linguaggio su una vasta gamma di compiti, come la classificazione del testo, la generazione di testo e la risposta alle domande. Questi risultati vengono ulteriormente discussi e ne vengono analizzate le implicazioni.