Fine-tuning — tayyor modelni kichikroq, maxsus maʼlumotlar bilan qoʻshimcha oʻqitish. Masalan, umumiy til modelini oʻzbekcha yuridik matnlarda yoki bitta kompaniya uslubida yaxshiroq ishlashga moslashtirish mumkin.
Maʼlumotlar toʻplami (dataset) · Ochiq vaznli model (open-weight) · Katta til modeli (LLM)
Bu umumiy maʼlumot, yuridik maslahat emas. Aniq qoidalarni rasmiy manbadan tekshiring.
Fine-tuning — тайёр моделни кичикроқ, махсус маълумотлар билан қўшимча ўқитиш. Масалан, умумий тил моделини ўзбекча юридик матнларда ёки битта компания услубида яхшироқ ишлашга мослаштириш мумкин.
Маълумотлар тўплами (dataset) · Очиқ вазнли модель (open-weight) · Катта тил модели (LLM)
Бу умумий маълумот, юридик маслаҳат эмас. Аниқ қоидаларни расмий манбадан текширинг.
Дообучение (fine-tuning) — дополнительное обучение готовой модели на небольшом специальном наборе данных. Например, общую языковую модель можно приспособить к узбекским юридическим текстам или стилю одной компании.
Датасет (набор данных) · Модель с открытыми весами · Большая языковая модель (LLM)
Это общая информация, не юридическая консультация. Точные правила проверяйте в официальных источниках.
Fine-tuning means training a ready-made model a bit more on a smaller, specialised dataset. For example, a general language model can be adapted to Uzbek legal texts or to one company's style.
Dataset · Open-weight model · Large language model (LLM)
This is general information, not legal advice. Check the exact rules with an official source.