Paraméter-hatékony finomhangolás (PEFT) technikák LLM-ekhez Képzés

Bevezetés a paraméter-hatékony finomhangolásba (PEFT)

• A teljes finomhangolás motivációja és korlátai
• Áttekintés a PEFT-ről: célok és előnyök
• Alkalmazások és használati esetek az iparágban

LoRA (Low-Rank Adaptation)

• A LoRA mögötti koncepció és intuitív megértése
• LoRA megvalósítása Hugging Face és PyTorch segítségével
• Gyakorlati rész: Modell finomhangolása LoRA-val

Adapter Tuning

• Hogyan működnek az adapter modulok
• Integrálás transzformer alapú modellekbe
• Gyakorlati rész: Adapter Tuning alkalmazása egy transzformer modellre

Prefix Tuning

• Lágy promptok használata finomhangoláshoz
• Eredményességek és korlátok a LoRA-hoz és az adapterekhez képest
• Gyakorlati rész: Prefix Tuning egy LLM feladaton

PEFT módszerek értékelése és összehasonlítása

• Mutatók a teljesítmény és hatékonyság értékelésére
• Kompromisszumok a betanulási sebesség, memóriahasználat és pontosság tekintetében
• Benchmark kísérletek és eredmények értelmezése

Finomhangolt modellek üzembe helyezése

• Finomhangolt modellek mentése és betöltése
• PEFT-alapú modellek üzembe helyezésének szempontjai
• Integrálás alkalmazásokba és feldolgozási csővezetékekbe

Legjobb gyakorlatok és kiterjesztések

• PEFT kombinálása kvantizálással és desztillációval
• Alkalmazás alacsony erőforrásigényű és többnyelvű környezetekben
• Jövőkép és aktív kutatási területek