Серия генеративного искусственного интеллекта Точная настройка LLM: Эффективная точная настройка параметров (PEFT) — LoRA и QLoRA — Часть 2 Эффективная точная настройка параметров — LoRA, QLoRA — практический опыт В этом блоге мы реализуем LoRA идею, лежащую в основе эффективной точной настройки параметров (PEFT), и исследуем LoRA и QLoRA, два наиболее важных метода PEFT. Мы также будем изучать «Весы и смещения» для сбора показателей обучения. Мы будем дорабатывать небольшую модель..

Модели-трансформеры могут иметь множество параметров, что может сделать их точную настройку дорогостоящей и трудоемкой задачей, что иногда даже невозможно на потребительском оборудовании из-за нехватки памяти. Адаптация низкого ранга (LoRA) весов линейной проекции может помочь решить эти проблемы за счет уменьшения количества параметров в модели, которые необходимо обновить в процессе тонкой настройки. Чтобы лучше понять, как это работает, давайте сначала наметим шаги, связанные с..