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Addestramento Intermedio Anche noto come: Oblio catastrofico · Interferenza catastrofica

Catastrophic Forgetting

Fenomeno per cui un modello, addestrato su nuovi dati, perde rapidamente le capacità apprese in precedenza.

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In pratica

È il motivo per cui un fine-tuning aggressivo su un dominio ristretto può rendere il modello peggio nel resto. Si mitiga con LoRA (che congela i pesi originali), con dataset misti o regolarizzando l'aggiornamento. Va valutato sempre con un set di test "generico" oltre a quello specifico.

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