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미세 조정
사전 학습된 모델을 특정 다운스트림 작업에 적응시키기 위해 작업별 데이터로 계속 학습하는 것으로, 일반적으로 더 낮은 학습률을 사용함. 로봇 학습에서는 사전 학습된 시각 인코더 또는 VLA를 로봇 시연 데이터로 미세 조정하는 것이 표준 전이 학습 접근법임. 전체 미세 조정은 모든 매개변수를 업데이트하고, 매개변수 효율적 방법(LoRA, adapters)은 부분집합만 업데이트함.
사전 학습된 모델을 특정 다운스트림 작업에 적응시키기 위해 작업별 데이터로 계속 학습하는 것으로, 일반적으로 더 낮은 학습률을 사용함. 로봇 학습에서는 사전 학습된 시각 인코더 또는 VLA를 로봇 시연 데이터로 미세 조정하는 것이 표준 전이 학습 접근법임. 전체 미세 조정은 모든 매개변수를 업데이트하고, 매개변수 효율적 방법(LoRA, adapters)은 부분집합만 업데이트함.