PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
Naviguer dans le paysage du Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT) peut sembler être une tâche intimidante. À mesure que l'IA et l'apprentissage automatique continuent d'évoluer, il devient de plus en plus important de comprendre les différentes méthodes disponibles pour affiner les grands modèles de langage (LLM) et de savoir quand les utiliser : Prompt Tuning, LoRA (Low-Rank Adaptation), Adapters et Prefix Tuning. Chaque diapositive explique en quoi consiste la méthode et dans quelles circonstances il est préférable de l'utiliser. Que vous souhaitiez obtenir des résultats diversifiés, des modèles d'attention spécifiques à une tâche, des tâches multiples sur le même modèle ou modifier les représentations apprises, il existe une méthode PEFT pour vous. Faites défiler la page pour approfondir vos connaissances sur les méthodes PEFT et prendre une décision éclairée la prochaine fois que vous aurez besoin de peaufiner un programme d'apprentissage tout au long de la vie !
Blogues
État des lieux du LLM : libérer le potentiel commercial des grands modèles linguistiques : https://bit.ly/3Wqa3QL
Low Rank Adaption : Un approfondissement technique : https://lnkd.in/ek478dSs
Papers
Adaptateurs : https://lnkd.in/epXRCzRN
LoRA : https://lnkd.in/eFGq3yZW
Préfixation : https://lnkd.in/eJ9ixFpk
PromptTuning : https://lnkd.in/ezB5zM8Q