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सूक्ष्म-समंजन
किसी विशिष्ट डाउनस्ट्रीम कार्य के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को अनुकूलित करना, आमतौर पर कम सीखने की दर के साथ कार्य-विशिष्ट डेटा पर प्रशिक्षण जारी रखकर। रोबोट सीखने में, रोबोट प्रदर्शन डेटा पर एक पूर्व-प्रशिक्षित दृश्य एनकोडर या VLA को सूक्ष्म-समंजित करना मानक स्थानांतरण सीखने का दृष्टिकोण है। पूर्ण सूक्ष्म-समंजन सभी मापदंडों को अपडेट करता है; पैरामीटर-कुशल विधियाँ (LoRA, adapters) केवल एक उपसमुच्चय को अपडेट करती हैं।