SAM no mid-training pode reduzir o esquecimento no fine-tuning
Post de 8 de maio de 2026 afirma que aplicar SAM nos 10% finais do mid-training reduziu em mais de 35% o esquecimento após fine-tuning ou quantização.
Fonte: SAM no mid-training para reduzir o esquecimento no fine-tuning (x.com). Texto preparado com IA a partir dessa fonte.
O que aconteceu e o que fazer
Em um post publicado em 8 de maio de 2026, a receita apresentada controla a sharpness com SAM nos cerca de 10% finais do mid-training. Segundo o post, isso pode reduzir em mais de 35% o esquecimento após fine-tuning ou quantização, mesmo quando a qualidade do modelo-base piora. A proposta também sugere testar taxas de aprendizado até aproximadamente dez vezes maiores.
Uma empresa que treina ou adapta modelos pode avaliar a técnica em seus próprios dados e tarefas, comparando retenção, qualidade e custo em diferentes configurações. Um pipeline de experimentos pode registrar parâmetros e resultados e apresentar as diferenças em um painel, apoiando decisões sobre treinamento e quantização.
Como a consultoria pode ajudar
A Wendelmaques pode diagnosticar o processo de treinamento e os riscos de esquecimento, definir um escopo de avaliação e implementar pipelines de experimentação, monitoramento e análise. A operação pode ser incluída conforme o escopo acordado.
Próximo passo
Envie uma breve descrição do seu caso de treinamento ou adaptação de modelos para receber uma proposta com escopo definido.
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Respondo com escopo e proposta.