PEFT (Parametereffiziente Feinabstimmung)
Die Navigation in der Landschaft der parametereffizienten Feinabstimmung (PEFT) kann wie eine entmutigende Aufgabe erscheinen. Mit der Weiterentwicklung von KI und maschinellem Lernen wird es immer wichtiger, die verschiedenen Methoden für die Feinabstimmung von Large Language Models (LLMs) zu verstehen und zu wissen, wann sie eingesetzt werden sollten.In diesem Überblick gehen wir auf vier bekannte PEFT-Methoden ein: Prompt Tuning, LoRA (Low-Rank Adaptation), Adapter und Prefix Tuning. Auf jeder Folie wird erklärt, worum es sich bei der jeweiligen Methode handelt und wann sie am besten eingesetzt werden sollte.Denken Sie daran, dass es bei der Auswahl einer PEFT-Methode vor allem darauf ankommt, dass sie mit Ihren Zielen übereinstimmt. Ganz gleich, ob Sie einen vielfältigen Output, aufgabenspezifische Aufmerksamkeitsmuster, mehrere Aufgaben auf demselben Modell oder eine Änderung der gelernten Repräsentationen anstreben, es gibt eine PEFT-Methode für Sie. Scrollen Sie nach unten, um Ihr Wissen über PEFT-Methoden zu erweitern und eine fundierte Entscheidung zu treffen, wenn Sie das nächste Mal ein LLM optimieren müssen!
Blogposts
Stand der LLM: Erschließung des Geschäftspotenzials mit großen Sprachmodellen: https://bit.ly/3Wqa3QL
Niederrangige Anpassung: Ein technischer Tiefblick: https://lnkd.in/ek478dSs
Papiere
Adapter: https://lnkd.in/epXRCzRN
LoRA: https://lnkd.in/eFGq3yZW
Präfix-Stimmung: https://lnkd.in/eJ9ixFpk
Promptabstimmung: https://lnkd.in/ezB5zM8Q
Repos
LoRA: https://lnkd.in/exAMvMfG