“`html
Параметр-эффективное донастройка (PEFT) для улучшения производительности моделей искусственного интеллекта
Применение техник PEFT для адаптации крупных языковых моделей (LLM) к конкретным задачам
Техники PEFT адаптируют крупные языковые модели к конкретным задачам, изменяя небольшой набор параметров, в отличие от полной донастройки (FFT), которая обновляет все параметры. PEFT, в частности метод Low-Rank Adaptation (LoRA), значительно снижает требования к памяти, обновляя менее 1% параметров и достигая сходной производительности с FFT. LoRA использует матрицы низкого ранга для улучшения производительности без дополнительных вычислительных затрат во время вывода. Объединение этих матриц с исходными параметрами модели позволяет избежать дополнительных затрат во время вывода. Множество методов направлено на улучшение LoRA для LLM, в основном проверяя эффективность через GLUE, достигая лучшей производительности или требуя меньше обучаемых параметров.
Улучшения в LoRA и введение метода MoRA
Улучшения в LoRA включают декомпозицию DoRA, дифференциальные скорости обучения в LoRA+ и интеграцию ReLoRA во время обучения. Исследователи из университета Бейхан и корпорации Microsoft представили метод MoRA, который использует квадратную матрицу вместо матриц низкого ранга в LoRA для достижения обновления высокого ранга с тем же количеством обучаемых параметров. MoRA использует четыре не-параметрических оператора для корректировки размеров ввода и вывода, обеспечивая возможность объединения весов обратно в LLM. Комплексная оценка по пяти задачам – настройка инструкций, математическое рассуждение, непрерывное предварительное обучение, память и предварительное обучение – демонстрирует эффективность MoRA.
Сравнение производительности MoRA и LoRA
Исследователи оценили MoRA и представили результаты донастройки для различных задач. MoRA показывает сходную производительность с LoRA в настройке инструкций и математическом рассуждении, но превосходит LoRA в биомедицинских и финансовых областях благодаря обновлению высокого ранга. Каждая задача демонстрирует различные требования к донастройке, где ранг 8 достаточен для настройки инструкций, но не подходит для математического рассуждения, требуя увеличения ранга до 256 для сравнения с FFT. В непрерывном предварительном обучении LoRA с рангом 256 все еще отстает от FFT.
Внедрение MoRA для решения ограничений LoRA
Исследователи анализируют ограничения обновления низкого ранга в LoRA для память-интенсивных задач и предлагают MoRA в качестве решения. MoRA использует не-параметризованные операторы для обновления высокого ранга и исследует различные методы декомпрессии и компрессии. Сравнение производительности показывает, что MoRA соответствует LoRA в настройке инструкций и математическом рассуждении, превосходя его в непрерывном предварительном обучении и задачах памяти.
Подробнее ознакомьтесь с исследованием. Все заслуги за это исследование принадлежат его авторам. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
Применение искусственного интеллекта в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте A Paradigm Shift: MoRA’s Role in Advancing Parameter-Efficient Fine-Tuning Techniques.
Как использовать ИИ для улучшения бизнес-процессов
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Выбор подходящего решения и внедрение ИИ постепенно
Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ. Подберите подходящее решение, внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter itinairu45358.
Применение AI Sales Bot для улучшения продаж
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Решения AI Lab для изменения бизнес-процессов
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
