Einführung in maschinelles Lernen · Frage 34 von 60
Was geschieht mit Verzerrungen (Bias) und Schwachstellen eines vortrainierten Modells, wenn es für eine neue Aufgabe angepasst wird?
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Lösung
- B Sie werden typischerweise in das neue Modell übernommen, deshalb muss getestet werden
Erklärung
Was im vortrainierten Modell an Verzerrungen und Schwächen steckt, bringt es in der Regel in die neue Aufgabe mit. Man muss also prüfen, ob das angepasste Modell dort zuverlässig und fair arbeitet, egal ob per Fine-Tuning oder per RAG angepasst.