O WhiteLightning oferece várias opções de configuração avançada para otimizar o desempenho do modelo: 1) loops de otimização imediata (parâmetro -r) melhoram a qualidade dos dados; 2) o recurso de geração de casos extremos (-generate-edge-cases) garante a capacidade do modelo de lidar com entradas complexas; 3) a capacidade de selecionar diferentes modelos de linguagem grande como gerador de dados; 4) ajuste do volume de dados por classe por meio de -target-volume-per-class; 5) suporte a métodos de implementação, como contêineres do Docker e ações do GHub. gerador de dados; 4) ajuste do volume de dados por classe por meio de -target-volume-per-class; 5) suporte a métodos de implementação como contêineres Docker e GitHub Actions. Essas opções permitem que os desenvolvedores ajustem com flexibilidade o processo de treinamento do modelo de acordo com necessidades específicas.
Essa resposta foi extraída do artigoWhiteLightning: uma ferramenta de código aberto para gerar modelos leves de classificação de texto off-line em um cliqueO
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