Co-Fine-Tuning
الضبط الدقيق المشترك
استراتيجية تدريب يُضبط فيها النموذج دقيقاً على مزيج من بيانات المهمة الجديدة (كالعروض التوضيحية الروبوتية) وبيانات التدريب المسبق الأصلية (كمهام الرؤية واللغة من الويب) في آنٍ واحد، لمنع النسيان الكارثي.
A training strategy where the model is fine-tuned on a mixture of new task-specific data (e.g. robot demonstrations) and the original pre-training data (e.g. web vision-language tasks) simultaneously, preventing catastrophic forgetting.
Also translated asالتدريب الدقيق المزدوج، الضبط المشترك
First appears in this corpus in: RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control (2023)
Appears in these papers