Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) — это подход к тонкой настройке предобученных моделей, который позволяет эффективно обучать только подмножество параметров, достигая при этом сопоставимой производительности со стандартной тонкой настройкой. Этот процесс может быть вычислительно затратным и времязатратным, особенно для больших моделей.
PEFT сосредотачивается на обучении только наиболее важных параметров для новой задачи и обновлении только этих параметров во время настройки
Существуют различные методы PEFT, такие как LoRA, Prefix tuning, Prompt tuning и Adapters, каждый из которых имеет свои особенности и преимущества
Например, Prefix tuning показывает производительность, сравнимую с полной тонкой настройкой, и превосходит её при настройке с малым объемом данных
Prompt tuning является аддитивным методом и представляет собой упрощенную версию Prefix tuning
PEFT предлагает ряд преимуществ по сравнению с традиционной тонкой настройкой:
Уменьшение вычислительных и хранилищных затрат: PEFT включает тонкую настройку только небольшого числа дополнительных параметров модели, при этом замораживая большинство параметров предобученной модели, что значительно снижает вычислительные и хранилищные затраты.
Преодоление катастрофического забывания:
Во время полной тонкой настройки больших языковых моделей (LLM) может произойти катастрофическое забывание, когда модель забывает знания, полученные во время предварительного обучения. PEFT позволяет преодолеть эту проблему, обновляя только некоторые параметры
Лучшая производительность в режимах с низкими данными: PEFT показывает лучшую производительность, чем полная тонкая настройка, в условиях недостатка данных
PEFT также обеспечивает портативность, позволяя пользователям получать небольшие контрольные точки размером всего несколько мегабайт по сравнению с большими контрольными точками полной тонкой настройки. Это делает обученные веса из методов PEFT легко развертываемыми и используемыми для множества задач без замены всей модели
В статье на Hugging Face блоге https://huggingface.co/blog/peft упоминается, что они рады видеть, как практики индустрии применяют PEFT к своим случаям использования, и призывают к обратной связи через открытие вопроса в их репозитории на GitHub.
В целом, PEFT представляет собой многообещающий подход к повышению эффективности и эффективности моделей обработки естественного языка в различных приложениях.
Итого:
подробные выводы по статье о методе PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) на основе предоставленных материалов:
PEFT - это эффективный метод тонкой настройки предобученных языковых моделей (PLM), позволяющий тренировать лишь подмножество параметров модели, достигая сопоставимой производительности с полноценным обучением. Это помогает сократить вычислительные затраты.
Существует несколько методов PEFT: LoRA, Prefix Tuning, Prompt Tuning и Adapters. Они модифицируют лишь небольшое количество параметров PLM для конкретной задачи.
Эксперименты показали, что Prefix Tuning демонстрирует производительность, сравнимую с полным обучением, превосходя его при малом объеме данных.
Prompt Tuning также показал конкурентоспособные результаты, обучив лишь 3.6% параметров модели.
PEFT имеет ряд преимуществ по сравнению с полноценным обучением: меньшие вычислительные/памятные затраты, преодоление катастрофического забывания, лучшие результаты при малом объеме данных.
PEFT расширяет доступность мощных языковых моделей для более широкого круга пользователей, особенно в условиях ограниченных ресурсов.
В целом, PEFT - многообещающий подход для повышения эффективности языковых моделей в различных приложениях.
Более подробно про данную технологию Вы сможете почитать в статье https://huggingface.co/blog/peft