Warm Starting

تهيئة نموذج جديد بأوزان وتضمينات من نموذج مُدرَّب سابقاً بدلاً من البدء من أوزان عشوائية، مما يُسرِّع التقارب ويتجنّب تكلفة إعادة التدريب من الصفر.

Initializing a new model with weights and embeddings from a previously trained model instead of random initialization, speeding up convergence and avoiding the cost of retraining from scratch.