Что такое PEFT в машинном обучении
PEFT, или Parameter-Efficient Fine-Tuning, — это метод машинного обучения, особенно в контексте больших языковых моделей (LLM), разработанный для оптимизации процесса тонкой настройки путем настройки только небольшого подмножества параметров при сохранении большинства параметров модели замороженными. Такой подход значительно снижает вычислительные затраты и требования к ресурсам по сравнению с традиционными методами тонкой настройки.
Ключевые особенности PEFT
Эффективность - PEFT позволяет выполнять тонкую настройку больших моделей без необходимости повторного обучения всех параметров. Сосредоточившись на ограниченном количестве обучаемых параметров, он минимизирует как время, так и вычислительные ресурсы, необходимые для обучения.
Сохранение знаний - одним из главных преимуществ PEFT является его способность предотвращать катастрофическое забывание, когда модель теряет ранее изученную информацию при тонкой настройке на новые задачи. Замораживая большинство параметров, PEFT сохраняет основные знания, полученные во время предварительного обучения.
Адаптивность - PEFT позволяет адаптировать одну и ту же предварительно обученную модель для нескольких задач, добавляя небольшие, специфичные для задачи веса. Этот модульный подход позволяет выполнять эффективные обновления без необходимости хранить полные копии модели для каждой задачи.
Распространенные методы в PEFT
Несколько методов попадают под эгиду PEFT, в том числе:
LoRA (адаптация низкого ранга). Эта техника представляет обновления веса с использованием двух меньших матриц посредством декомпозиции низкого ранга, что позволяет выполнять эффективную адаптацию без изменения исходной матрицы веса.
Настройка префикса. Этот метод включает добавление обучаемых тензоров к каждому блоку преобразователя, что позволяет выполнять эффективную тонкую настройку, сохраняя большинство параметров модели статическими.
Настройка подсказок (промптов). Подобно настройке префиксов, этот подход фокусируется на оптимизации подсказок, а не на значительном изменении базовой архитектуры модели.
Преимущества PEFT
Сокращение вычислительных затрат. За счет тонкой настройки меньшего количества параметров PEFT снижает общую вычислительную нагрузку и требования к хранению, что делает возможным работу с большими моделями даже на ограниченном оборудовании.
Более быстрое время обучения. Поскольку настраивается только небольшое подмножество параметров, модели можно обновлять быстрее по сравнению с традиционными методами полной тонкой настройки.
Лучшая производительность в сценариях с малым объемом данных. PEFT особенно эффективен при работе с ограниченными помеченными данными, позволяя моделям лучше обобщать, требуя меньше обучающих примеров.
Читайте также:
- Сравнение JAX, TensorFlow и PyTorch для задач машинного обучения
- Что такое JAX в машинном обучении
- Что такое BERT в машинном обучении
Комментарии
Отправить комментарий