Оглавление
Тонкая настройка (глубокое обучение)
-
Основы тонкой настройки
- Тонкая настройка – это метод переноса обучения, который адаптирует предварительно обученную модель к новым данным.
- Тонкая настройка может затрагивать всю нейронную сеть или только определенные слои, при этом остальные слои “замораживаются”.
- Модель может быть дополнена адаптерами с меньшим количеством параметров, которые точно настраиваются для повышения эффективности.
-
Архитектура и задачи
- Для некоторых архитектур, таких как сверточные нейронные сети, ранние слои обычно остаются замороженными, а поздние слои распознают более высокие уровни функций.
- Модели, обученные на больших корпусах, могут быть усовершенствованы путем добавления слоя, обученного для конкретной задачи.
- Полная тонкая настройка модели может быть эффективной, но требует больших вычислительных ресурсов.
-
Методы точной настройки
- Точная настройка обычно выполняется с помощью обучения под наблюдением, но также существуют методы с ограниченным наблюдением.
- Тонкая настройка может сочетаться с обучением с подкреплением для создания языковых моделей, таких как ChatGPT.
-
Прочность и варианты
- Тонкая настройка может снизить надежность модели из-за изменений в распределении.
- Линейная интерполяция весов точной настройки с весами исходной модели может повысить производительность вне распределения.
-
Адаптация низкого ранга и ReFT
- LoRa – это метод точной настройки, основанный на адаптерах, который создает матрицы низкого ранга для добавления к исходной матрице.
- ReFT – это новая методика, направленная на точную настройку больших языковых моделей путем изменения менее 1% их представлений.
-
Приложения и рекомендации
- Тонкая настройка широко используется в обработке естественного языка и языковом моделировании.
- Некоторые коммерческие модели предлагают API для тонкой настройки, в то время как модели с открытым исходным кодом доступны для настройки на GitHub.
- В статье также упоминаются другие связанные темы, такие как катастрофическое забвение, постоянное обучение и адаптация к предметной области.