Google Colab で PEFT による大規模言語モデルのファインチューニングを試す｜npaka

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Nyoho “「PEFT」(Parameter-Efficient Fine-Tuning)は、モデルの全体のファインチューニングなしに、事前学習済みの言語モデルをさまざまな下流タスクに適応させることができるパッケージです。”

機械学習

2023/02/23 リンク

misshiki “「PEFT」(Parameter-Efficient Fine-Tuning)は、モデルの全体のファインチューニングなしに、事前学習済みの言語モデルをさまざまな下流タスクに適応させることができるパッケージ”

2023/02/24 リンク

stealthinu PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)でLLMのファインチューニングを現実的なコストで実現できるとのこと。これならLLMをゲームシステム組み込みとかで利用が出来るかも。

deeplearning

2023/02/23 リンク

Nyoho “「PEFT」(Parameter-Efficient Fine-Tuning)は、モデルの全体のファインチューニングなしに、事前学習済みの言語モデルをさまざまな下流タスクに適応させることができるパッケージです。”

機械学習

2023/02/23 リンク

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Google Colab で PEFT による大規模言語モデルのファインチューニングを試す｜npaka

「Google Colab」で「PEFT」による大規模言語モデルのファインチューニングを試したので、まとめました... 「Google Colab」で「PEFT」による大規模言語モデルのファインチューニングを試したので、まとめました。 1. PEFT「PEFT」(Parameter-Efficient Fine-Tuning)は、モデルの全体のファインチューニングなしに、事前学習済みの言語モデルをさまざまな下流タスクに適応させることができるパッケージです。大規模言語モデルのファインチューニングは、多くの場合、法外なコストがかかりますが、「PEFT」は少数のパラメータのみをファインチューニングするため、計算コストとストレージコストが大幅に削減でき、さらには、完全なファインチューニングに匹敵するパフォーマンスを実現します。現在サポートしている手法は、次の4つです。・LoRA ・Prefix Tuning ・P-Tuning ・Prompt Tuning 2. Colabでの実行Google Colab

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ttsurumi2023/02/26
naggg2023/02/25
kiokudot2023/02/24
misshiki2023/02/24
pokutuna2023/02/24
marices1992023/02/24
marutaku01312023/02/24
Hiro_Matsuno2023/02/23
gDomon2023/02/23
sakito09022023/02/23
s-moti2023/02/23
nabinno2023/02/23
ducky199992023/02/23
imyutaro2023/02/23
yfnt2023/02/23
yag_ays2023/02/23
fm3152023/02/23
yasuhiro12122023/02/23

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