Các Kỹ Thuật Tinh Chỉnh Hiệu Quả Về Tham Số (PEFT) cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Khóa Học Đào Tạo

Giới thiệu về Tinh Chỉnh Hiệu Quả Về Tham Số (PEFT)

• Động lực và hạn chế của tinh chỉnh đầy đủ.
• Tổng quan về PEFT: mục tiêu và lợi ích.
• Ứng dụng và tình huống sử dụng trong ngành công nghiệp.

LoRA (Low-Rank Adaptation)

• Khái niệm và trực giác đằng sau LoRA.
• Triển khai LoRA bằng cách sử dụng Hugging Face và PyTorch.
• Thực hành: Tinh chỉnh mô hình bằng LoRA.

Adapter Tuning

• Cách thức hoạt động của các module adapter.
• Tích hợp với các mô hình dựa trên transformer.
• Thực hành: Áp dụng Adapter Tuning cho một mô hình transformer.

Prefix Tuning

• Sử dụng các prompt mềm để tinh chỉnh.
• Điểm mạnh và hạn chế so với LoRA và adapters.
• Thực hành: Prefix Tuning trong một tác vụ LLM.

Đánh giá và So sánh Các Phương Pháp PEFT

• Các chỉ số để đánh giá hiệu suất và hiệu quả.
• Sự đánh đổi về tốc độ huấn luyện, sử dụng bộ nhớ và độ chính xác.
• Các thí nghiệm chuẩn và diễn giải kết quả.

Triển Khai Các Mô Hình Đã Tinh Chỉnh

• Lưu trữ và tải các mô hình đã tinh chỉnh.
• Các yếu tố cần xem xét khi triển khai các mô hình dựa trên PEFT.
• Tích hợp vào các ứng dụng và quy trình.

Các Thực Hành Tốt Nhất và Mở Rộng

• Kết hợp PEFT với lượng tử hóa và chưng cất.
• Sử dụng trong các môi trường ít tài nguyên và đa ngôn ngữ.
• Hướng phát triển trong tương lai và các lĩnh vực nghiên cứu đang hoạt động.