Fine-Tuning e Transfer Learning
Come personalizzare modelli esistenti
📌Transfer Learning
Transfer Learning è un trucco intelligente: invece di addestrare un modello da zero (che richiede milioni di immagini e settimane di calcolo), usi un modello già addestrato su dati generali e lo "adatti" ai tuoi dati specifici. Esempio: un modello addestrato su ImageNet (1 milione di immagini di oggetti comuni) può essere adattato per riconoscere malattie in radiografie mediche con solo 10.000 immagini. La scelta tra RAG e fine tuning dipende da frequenza aggiornamento, costo operativo e accuratezza richiesta. Nota pratica: applica il concetto in un mini scenario reale prima del deploy. Takeaway: Decidi tra fine-tuning e RAG in base a costo, aggiornamento e accuratezza.
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📌Fine-tuning vs Zero-shot
Fine-tuning significa addestrare ancora il modello, ma solo leggermente, con i tuoi dati. Zero-shot significa usare il modello senza ulteriore allenamento. Esempio di zero-shot: ChatGPT può scrivere codice senza mai aver visto i tuoi progetti — perché ha visto miliardi di linee di codice. Fine-tuning porterebbe risultati ancora migliori se glielo insegni specificamente. La scelta tra RAG e fine tuning dipende da frequenza aggiornamento, costo operativo e accuratezza richiesta. Nota pratica: applica il concetto in un mini scenario reale prima del deploy. Takeaway: Decidi tra fine-tuning e RAG in base a costo, aggiornamento e accuratezza.
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🎯 Punti Chiave
- •Transfer learning = addestramento più veloce
- •Fine-tune su dati specifici per adattare il modello
- •Richiede meno data che addestrare da zero
- •RAG = alternativa al fine-tuning
- •Learning outcome: decidere quando usare fine-tuning o RAG su un caso di prodotto
💬 Discussione in Aula
- •Quando sarebbe meglio usare Transfer Learning vs allenare da zero?
- •Quali rischi ci sono nel fine-tuning se i tuoi dati sono molto diversi dai dati originali?
- •Come potrebbe RAG (Retrieval-Augmented Generation) essere migliore del fine-tuning?
Media del Capitolo
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🎬 Video
In arrivoSpiegazione visuale del capitolo (8-12 min) con esempi pratici.
Durata target: 8-12 min
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🎙️ Podcast
In arrivoVersione audio con casi reali, errori comuni e takeaway operativi.
Durata target: 10-15 min
Path previsto: media/ch09-fine-tuning/podcast.mp3
🖼️ Infografica
In arrivoSintesi visuale: 5 punti chiave, 1 warning, 1 mini framework.
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📄 Risorsa
In arrivoMateriale scaricabile per studio e esercitazione guidata.
Path previsto: media/ch09-fine-tuning/handout.pdf
🧠 Quiz del Capitolo
1. Transfer learning conviene quando?
2. Fine tuning rispetto zero shot?
3. RAG e utile per?