تربیت ڈیٹا سے ایک ML ماڈل کو سکھانے کا عمل ہے (نمونے سیکھنا، پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا)، جبکہ تنبیہ تربیت شدہ ماڈل کو نئے ڈیٹا پر پیشن گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کرنا ہے۔ یہ مختلف مراحل ہیں جن کی مختلف خصوصیات اور لاگتیں ہیں۔
تربیت بمقابلہ تنبیہ
TRAINING → teaching the model (the LEARNING phase):
→ feed lots of DATA → the model adjusts its parameters to learn patterns
→ computationally EXPENSIVE (lots of data, compute, time — e.g. training an LLM costs
huge resources); done once (or periodically to update)
→ produces a trained MODEL
INFERENCE → using the trained model (the PREDICTION phase):
→ give the trained model NEW input → it produces an output (prediction/generation)
→ much CHEAPER/faster than training (a single forward pass); done MANY times (every
time you use the model)
→ train once (expensive), infer many times (cheaper, in production)
