Этот статья по машинному обучению представляет PISSA: Принципальные сингулярные значения и векторы адаптации больших языковых моделей
Обзор
Настройка больших языковых моделей (LLM) может повысить производительность задач и соблюдение инструкций, но часто сопряжена с высокими затратами на память GPU. Для решения этой проблемы были представлены методы эффективной настройки параметров (PEFT), такие как PiSSA, предлагающие практические решения для снижения использования памяти без ущерба производительности.
Практические решения и ценность
PiSSA оптимизирует уменьшенное пространство параметров, используя сингулярное разложение (SVD) для факторизации матриц в модели. Этот метод инициализирует адаптеры основными компонентами, что приводит к более высокой производительности настройки по сравнению с другими методами, такими как LoRA. PiSSA предлагает эффективный и простой в использовании метод инициализации, демонстрируя надежное превосходство при подобных настраиваемых параметрах.
Преимущества
Эффективно определяя и настраивая основные компоненты модели, PiSSA предлагает многообещающий подход к PEFT. Он тесно соответствует данным обучения, быстро сходится и балансирует скорость инициализации и производительность с помощью техники быстрого SVD.
AI Solutions
Для компаний, стремящихся развиваться с помощью искусственного интеллекта, важно определить возможности автоматизации, определить KPI, выбрать подходящие решения AI и внедрять их постепенно. AI может переопределить процессы продаж и взаимодействие с клиентами, как это продемонстрировано на практике AI-решениями, такими как AI Sales Bot от
Для советов по управлению KPI AI и постоянных идей по использованию AI свяжитесь с нами по адресу hello@ или следите за нашим Telegram
Список полезных ссылок:
https://itinai.com/this-machine-learning-paper-introduce-pissa-principal-singular-values-and-singular-vectors-adaptation-of-large-language-models/
