15 подписчиков
Хорошая статья для долгого чтения,
114 страниц.
«Полное руководство по тонкой настройке LLM»
📊
Тонкая настройка конвейера
Описывает семиэтапный процесс тонкой настройки LLM: от подготовки данных до развертывания и обслуживания.
🧠
Расширенные методы тонкой настройки
Охватывает такие методы, как оптимизация проксимальной политики (PPO) и оптимизация прямых предпочтений (DPO) для согласования LLM с предпочтениями человека.
🛠️
Методы эффективной тонкой настройки параметров (PEFT)
Обсуждаются такие методы, как LoRA, QLoRA и адаптеры, которые обеспечивают эффективную тонкую настройку путем обновления только подмножества параметров модели.
🔬
Метрики и критерии оценки для оценки тонких LLM
Включает в себя показатели запутанности, точности и специфичные для задач. Такие бенчмарки, как GLUE, SuperGLUE, TruthfulQA и MMLU, оценивают различные аспекты производительности LLM. Оценки безопасности с использованием таких фреймворков, как DecodingTrust, также имеют решающее значение для обеспечения ответственного развертывания ИИ.
💻
Изучает различные подходы к развертыванию и методы оптимизации для повышения производительности и эффективности LLM в реальных приложениях.
🌐 Рассматривает распространение методов тонкой настройки на мультимодальные модели и предметно-ориентированные приложения в таких областях, как медицина и финансы
_ _ _ _ _
1 минута
21 октября 2024