Techniken für parameter-effizientes Feintuning (PEFT) von LLMs Schulung

Einführung in Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)

• Motivation und Grenzen des vollständigen Feintunings
• Überblick über PEFT: Ziele und Vorteile
• Anwendungen und Use Cases in der Industrie

LoRA (Low-Rank Adaptation)

• Das Konzept und das Verständnis hinter LoRA
• Implementierung von LoRA mit Hugging Face und PyTorch
• Praxisübung: Feintuning eines Modells mit LoRA

Adapter Tuning

• Funktionsweise der Adapter-Module
• Integration in transformer-basierte Modelle
• Praxisübung: Anwendung von Adapter Tuning auf ein Transformer-Modell

Prefix Tuning

• Einsatz von Soft Prompts für das Feintuning
• Stärken und Grenzen im Vergleich zu LoRA und Adaptern
• Praxisübung: Prefix Tuning für eine LLM-Aufgabe

Bewertung und Vergleich von PEFT-Methoden

• Metriken zur Bewertung von Leistung und Effizienz
• Abwägungen hinsichtlich Trainingsgeschwindigkeit, Speichernutzung und Genauigkeit
• Benchmarking-Experimente und Interpretation der Ergebnisse

Bereitstellung feingetunter Modelle

• Speichern und Laden feingetunter Modelle
• Berücksichtigungen bei der Bereitstellung von PEFT-basierten Modellen
• Integration in Anwendungen und Pipelines

Best Practices und Erweiterungen

• Kombination von PEFT mit Quantisierung und Destillation
• Einsatz in ressourcensparenden und mehrsprachigen Umgebungen
• Zukunftsentwicklungen und aktive Forschungsgebiete