迅速な調整を理解する：言語モデルを精度で強化します

プロンプトチューニング：大規模な言語モデルを強化するためのパラメーター効率の高いアプローチ

大規模な言語モデル（LLMS）の急速に前進する分野では、迅速なチューニングなどのテクニックが競争力を維持するために重要です。 この方法は、従来のトレーニングの実質的な計算オーバーヘッドなしで、事前に訓練されたモデルのパフォーマンスを向上させます。この記事では、迅速なチューニングの基礎を調査し、それを微調整とプロンプトエンジニアリングと比較し、抱きしめる顔とBloomz-560Mモデルを使用した実用的な例を提供します。

迅速な調整とは？

プロンプトチューニングは、コアアーキテクチャを変更することなく、事前に訓練されたLLMのパフォーマンスを改善します。 モデルの内部重みを変更する代わりに、モデルの応答をガイドするプロンプトを調整します。これには、「ソフトプロンプト」が含まれます。入力の開始時に挿入されたパラメーターです。

画像ソース

図は、従来のモデルのチューニングと迅速な調整と対比しています。 従来の方法ではタスクごとに個別のモデルが必要ですが、プロンプトチューニングでは複数のタスクにわたって単一の基礎モデルを使用し、タスク固有のプロンプトを調整します。

どのように迅速なチューニングが機能するか：

ソフトプロンプトの初期化：
1. 人工的に作成されたトークンが入力シーケンスに追加されます。 これらは、ランダムに初期化するか、ヒューリスティックを使用して初期化できます
   フォワードパスと損失評価：
モデルは、組み合わせた入力（ソフトプロンプトの実際の入力）を処理し、出力は損失関数を使用して予想される結果と比較されます。

2. backpropagation：

   エラーはバックプロパゲートされていますが、モデルの重みではなく、ソフトプロンプトパラメーターのみが調整されます。

3. 反復：このフォワードパス、損失評価、およびバックプロパゲーションサイクルは複数のエポックにわたって繰り返され、ソフトプロンプトを改良してエラーを最小限に抑えます。

4. プロンプトチューニングと微調整vs.プロンプトエンジニアリング

   迅速なチューニング、微調整、およびプロンプトエンジニアリングは、LLMパフォーマンスを改善するための明確なアプローチです：

微調整：

リソース集約型で、タスク固有のデータセットで完全なモデル再訓練が必要です。 これにより、詳細なデータニュアンスのためにモデルの重みが最適化されますが、重要な計算リソースと過剰適合リスクが必要です。

• プロンプトのチューニング：

  入力処理に統合された「ソフトプロンプト」を調整し、モデルが重みを変更せずにプロンプ​​トを解釈する方法を変更します。パフォーマンスの改善とリソース効率のバランスを提供します。

• 迅速なエンジニアリング：トレーニングは関係ありません。これは、モデルの固有の知識を活用して、効果的なプロンプトの作成にのみ依存しています。 これには、モデルを深く理解する必要があり、計算リソースはありません。

迅速な調整の利点

プロンプトチューニングには、いくつかの利点があります：

• リソースの効率：変更されていないモデルパラメーターのために最小限の計算リソースが必要です。

• 迅速な展開：ソフトプロンプトに制限された調整によるさまざまなタスクへのより速い適応。

• モデルの整合性：

  は、事前に訓練されたモデルの機能と知識を保持します

タスクの柔軟性：
• 単一の基礎モデルは、ソフトプロンプトを変更することで複数のタスクを処理できます。
  人間の関与の減少：
自動化されたソフトプロンプト最適化は人為的エラーを最小限に抑えます。

• 同等のパフォーマンス：

  調査によると、特に大きなモデルでは、微調整と同様のパフォーマンスを実現できる迅速な調整が可能です。

• プロンプトチューニング（ハグを使用してBloomz-560mを使用して）を使用するための段階的なアプローチ このセクションでは、主要な手順と概念に焦点を当てたプロセスの簡略化された概要を提供します。

モデルとトークン剤の読み込み：

bloomz-560mモデルとトークネイザーを抱きしめて顔からロードします。 （Brevityのために省略されたコード、詳細についてはオリジナルを参照してください）

1. 初期推論：ベースラインを確立するために、再編成されたモデルとの推論を実行します。 （コード省略）。

2. データセットの準備：適切なデータセット（例えば、）を使用して、それをトークン化します。 （コード省略）。

3. のチューニング構成とトレーニング：PEFTライブラリからのawesome-chatgpt-promptsおよび

   を使用してプロンプトチューニングを構成します。 オブジェクトを使用してモデルをトレーニングします。 （コード省略）。

4. チューニングモデルとの推論 推論：PromptTuningConfigチューニングモデルとの推論を実行し、結果をベースラインと比較します。 （コード省略）。TrainingArguments Trainer

結論

5. 迅速なチューニングは、LLMSを効率的に強化するための貴重なテクニックです。そのリソース効率、迅速な展開、およびモデルの完全性の保存により、さまざまなアプリケーションの強力なツールになります。 微調整、迅速なエンジニアリング、および高度なLLMテクニックに関するリソースのさらなる調査が奨励されます。

以上が迅速な調整を理解する：言語モデルを精度で強化しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。