Fac fine tuning la LLM-uri de peste 2 ani! Iată cele mai bune 5 tehnici de ajustare fină a LLM-urilor, explicate vizual: În primul rând, ce este atât de diferit la finetuning-ul LLM? Ajustarea fină tradițională este nepractică pentru LLM-uri (miliarde de parametri; 100s GB). Deoarece acest tip de calcul nu este accesibil tuturor, a apărut finetuning-ul eficient pentru parametri (PEFT). Înainte să intrăm în detalii despre fiecare tehnică, iată câteva informații de bază care te vor ajuta să înțelegi mai bine aceste tehnici: Greutățile LLM sunt matrici de numere ajustate în timpul finetuning-ului. Majoritatea tehnicilor PEFT implică găsirea unei adaptări de rang inferior a acestor matrici, o matrice de dimensiune mai mică care poate totuși reprezenta informația stocată în original. Acum, având o înțelegere de bază a rangului unei matrice, suntem într-o poziție bună pentru a înțelege diferitele tehnici de finetuning. (vezi imaginea de mai jos pentru o explicație vizuală a fiecărei tehnici) 1) LoRA - Adaugă două matrice antrenabile de rang scăzut, A și B, alături de matrici de greutăți. - În loc să se ajusteze fin W, se ajustează actualizările în aceste matrici de rang mic. Chiar și pentru cele mai mari LLM-uri, matricile LoRA ocupă câteva MB de memorie. 2) LoRA-FA Deși LoRA scade semnificativ parametrii total antrenabili, necesită o memorie de activare substanțială pentru a actualiza greutățile de rang inferior....