Technologie d'optimisation des paramètres PEFT : exploration pour améliorer l'efficacité du réglage fin

PEFT (Parameter Efficient Fine-tuning) est une technologie efficace en termes de paramètres qui optimise le processus de réglage fin des modèles d'apprentissage en profondeur, dans le but d'obtenir un réglage fin efficace avec des ressources informatiques limitées. Les chercheurs ont amélioré l'efficacité du réglage tout en maintenant les performances du modèle en employant une série de stratégies visant à réduire les ressources de calcul requises pour le réglage fin. Ces stratégies incluent la réduction du nombre d'itérations de formation de réglage fin, la réduction du taux d'échantillonnage des données de formation et la réduction de la fréquence de mise à jour des paramètres du modèle. Grâce à ces méthodes, PEFT peut affiner efficacement les modèles d'apprentissage profond sous des contraintes de ressources, fournissant ainsi une solution efficace pour économiser les ressources informatiques dans des applications pratiques.

PEFT a un large éventail d'applications, notamment la classification d'images et le traitement du langage naturel. Les exemples suivants illustrent l’application du PEFT en détail.

1. Classification d'images

Dans les tâches de classification d'images, PEFT peut réduire l'utilisation des ressources informatiques grâce aux stratégies suivantes :

• Réglage fin couche par couche : Tout d'abord, affinez le modèle sur un ensemble de données plus grand Effectuez un pré-entraînement, puis affinez le modèle couche par couche. Cette approche peut réduire les ressources de calcul requises pour le réglage fin, car il y a moins de temps de réglage fin par couche.
• Affinez la tête : utilisez la tête du modèle pré-entraîné (c'est-à-dire la couche entièrement connectée) comme point de départ pour une nouvelle tâche et affinez-la. Cette approche est souvent plus efficace que d’affiner l’ensemble du modèle, car la tête contient souvent des informations pertinentes pour la tâche.
• Augmentation des données : utilisez des techniques d'augmentation des données pour augmenter l'ensemble de données d'entraînement, réduisant ainsi la quantité de données nécessaires au réglage fin.

2. Détection d'objets

Dans la tâche de détection d'objets, PEFT peut réduire l'utilisation des ressources informatiques grâce aux stratégies suivantes :

• Affiner le réseau fédérateur : utiliser le réseau fédérateur du modèle pré-entraîné comme point de départ d'une nouvelle tâche et l'affiner. Cette approche peut réduire les ressources de calcul requises pour le réglage fin, car le réseau fédérateur contient généralement un extracteur de fonctionnalités à usage général.
• Réglage fin incrémental : utilisez la tête de détection d'un modèle pré-entraîné comme point de départ pour une nouvelle tâche et affinez-la. Ensuite, la nouvelle tête de détection est combinée avec le réseau fédérateur du modèle pré-entraîné, et l'ensemble du modèle est affiné. Cette approche peut réduire les ressources informatiques requises pour le réglage précis puisque seules les têtes de détection nouvellement ajoutées doivent être réglées avec précision.
• Augmentation des données : utilisez des techniques d'augmentation des données pour augmenter l'ensemble de données d'entraînement, réduisant ainsi la quantité de données nécessaires au réglage fin.

3. Traitement du langage naturel

Dans les tâches de traitement du langage naturel, PEFT peut réduire l'utilisation des ressources informatiques grâce aux stratégies suivantes :

• Ajustement hiérarchique : d'abord sur un ensemble de données plus vaste. Pré-entraînez le modèle de langage, puis affinez le modèle couche par couche. Cette approche peut réduire les ressources de calcul requises pour le réglage fin, car il y a moins de temps de réglage fin par couche.
• Affinez la tête : utilisez la tête du modèle pré-entraîné (c'est-à-dire la couche entièrement connectée) comme point de départ pour une nouvelle tâche et affinez-la. Cette approche est souvent plus efficace que d’affiner l’ensemble du modèle, car la tête contient souvent des informations pertinentes pour la tâche.
• Augmentation des données : utilisez des techniques d'augmentation des données pour augmenter l'ensemble de données d'entraînement, réduisant ainsi la quantité de données nécessaires au réglage fin.

En général, PEFT est une technologie de réglage fin de modèle d'apprentissage en profondeur très pratique qui peut améliorer les performances du modèle et affiner l'efficacité avec des ressources informatiques limitées. Dans les applications pratiques, les chercheurs peuvent sélectionner des stratégies appropriées à affiner en fonction des caractéristiques de la tâche et des limites des ressources informatiques pour obtenir les meilleurs résultats.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!