Už přes 2 roky ladím LLM! Zde je 5 nejlepších technik doladění LLM, vysvětlených vizuálními stránkami: Za prvé, čím je finování LLM tak odlišného? Tradiční jemné ladění je pro LLM (miliardy parametrů; 100 GB nepraktické). Protože tento typ výpočtu není přístupný každému, vzniklo parametrově efektivní doladění (PEFT). Než se pustíme do detailů každé techniky, zde je několik informací, které vám pomohou lépe tyto techniky pochopit: LLM váhy jsou matice čísel upravených během jemného ladění. Většina technik PEFT spočívá v nalezení nižší třídy adaptace těchto matic, tedy menší rozměrové matice, která stále dokáže reprezentovat informace uložené v originálu. Nyní, s základním pochopením hodnosti matice, jsme v dobré pozici pochopit různé techniky jemného ladění. (viz obrázek níže pro vizuální vysvětlení každé techniky) 1) LoRA - Přidat dvě nízko hodnostní školitelné matice, A a B, vedle váhových matic. - Místo jemného ladění W upravte aktualizace v těchto nízkohodnotných maticích. I u největších LLM zabírají LoRA matice několik MB paměti. 2) LoRA-FA I když LoRA výrazně snižuje celkové trénovatelné parametry, vyžaduje značnou aktivační paměť pro aktualizaci váh s nízkým hodnocením....