신속한 튜닝 이해 : 정밀한 언어 모델을 향상시킵니다

<: :> 프롬프트 튜닝 : 대형 언어 모델 향상을위한 매개 변수 효율적인 접근 방식

LLM (Lange Language Models)의 빠르게 발전하는 분야에서 프롬프트 튜닝과 같은 기술은 경쟁 우위를 유지하는 데 중요합니다. 이 방법은 전통적인 훈련의 실질적인 계산 간접비없이 미리 훈련 된 모델의 성능을 향상시킵니다. 이 기사는 프롬프트 튜닝의 기초를 탐색하고 미세 조정 및 프롬프트 엔지니어링과 비교하며 Hugging Face 및 Bloomz-560M 모델을 사용하여 실용적인 예를 제공합니다. 프롬프트 튜닝이란 무엇입니까? 프롬프트 튜닝은 핵심 아키텍처를 변경하지 않고 미리 훈련 된 LLM의 성능을 향상시킵니다. 모델의 내부 가중치를 수정하는 대신 모델의 응답을 안내하는 프롬프트를 조정합니다. 여기에는 "소프트 프롬프트"가 포함됩니다. 입력의 시작에 삽입 된 구성 가능한 매개 변수.

이미지 소스

그림은 프롬프트 튜닝과 전통적인 모델 튜닝을 대조합니다. 기존 방법은 각 작업마다 별도의 모델이 필요하지만 프롬프트 튜닝은 여러 작업에서 단일 기초 모델을 사용하여 작업 별 프롬프트를 조정합니다. 신속한 튜닝의 작동 방식 :

소프트 프롬프트 초기화 :

인위적으로 생성 된 토큰이 입력 순서에 추가됩니다. 이들은 무작위로 초기화되거나 휴리스틱을 사용하여 초기화 할 수 있습니다 정방향 패스 및 손실 평가 : 모델은 결합 된 입력 (소프트 프롬프트 실제 입력)을 처리하고 출력은 손실 함수를 사용한 예상 결과와 비교됩니다.

역전술 : 오류는 역전되었지만 소프트 프롬프트 매개 변수 만 모델의 가중치가 아닌 조정됩니다.

반복 : 이 포워드 패스, 손실 평가 및 역설주기는 여러 시대에 걸쳐 반복되어 오류를 최소화하기 위해 소프트 프롬프트를 정제합니다.

프롬프트 튜닝 vs. 미세 조정 대 신속한 엔지니어링

프롬프트 튜닝, 미세 조정 및 프롬프트 엔지니어링은 LLM 성능 향상에 대한 뚜렷한 접근 방식입니다.

1. 미세 조정 : 리소스 집약적, 작업 별 데이터 세트에서 완전한 모델 재교육이 필요합니다. 이것은 상세한 데이터 뉘앙스에 대한 모델의 가중치를 최적화하지만 중요한 계산 리소스와 과적으로 위험이 필요합니다.

   프롬프트 튜닝 : 는 입력 처리에 통합 된 "소프트 프롬프트"를 조정하여 모델이 가중치를 변경하지 않고 프롬프트를 해석하는 방법을 수정합니다. 성능 향상과 자원 효율성 사이의 균형을 제공합니다.

2. 프롬프트 엔지니어링 :

   훈련도 관련이 없습니다. 그것은 효과적인 프롬프트를 제작하여 모델의 고유 한 지식을 활용하는 데 의존합니다. 이것은 모델에 대한 깊은 이해와 계산 자원이 필요하지 않습니다.

프롬프트 튜닝의 이점 프롬프트 튜닝은 몇 가지 장점을 제공합니다
리소스 효율성 : 변경되지 않은 모델 매개 변수로 인해 최소 계산 리소스가 필요합니다.
빠른 배포 : 조정으로 인해 다른 작업에 대한 빠른 적응이 소프트 프롬프트로 제한됩니다.

• 모델 무결성 : 는 미리 훈련 된 모델의 기능과 지식을 보존합니다

작업 유연성 :
• 단일 기초 모델은 소프트 프롬프트를 변경하여 여러 작업을 처리 할 수 ​​있습니다.

  인간의 참여 감소 : 자동화 된 소프트 프롬프트 최적화는 인간 오류를 최소화합니다.

비교 가능한 성능 :
• 연구에 따르면 프롬프트 튜닝은 미세 조정과 유사한 성능을 달성 할 수 있습니다.

  프롬프트 튜닝 (Hugging Face and Bloomz-560m 사용)을위한 단계별 접근 방식 이 섹션은 주요 단계와 개념에 중점을 둔 프로세스에 대한 단순화 된 개요를 제공합니다.

  로딩 모델 및 토큰 화기 :
껴안는 얼굴에서 Bloomz-560M 모델과 토큰 화기를로드하십시오. (간결성에 대해서는 코드가 생략되었고, 자세한 내용은 원본을 참조하십시오).

• 초기 추론 : 기준선을 설정하기 위해 비정상적인 모델과의 추론을 실행합니다. (코드가 생략 됨).

• 데이터 세트 준비 :

  적절한 데이터 세트 (예 : )를 사용하여 토큰 화하십시오. (코드가 생략 됨).

  튜닝 구성 및 교육 :
PEFT 라이브러리에서
• 및

  를 사용하여 프롬프트 튜닝을 구성합니다. 객체를 사용하여 모델을 훈련시킵니다. (코드가 생략 됨).

튜닝 된 모델에 대한 추론 :
튜닝 된 모델과의 추론을 실행하고 결과를 기준선과 비교합니다. (코드가 생략 됨).
결론 프롬프트 튜닝은 LLM을 효율적으로 향상시키는 데 유용한 기술입니다. 자원 효율성, 빠른 배포 및 모델 무결성 보존은 다양한 응용 프로그램을위한 강력한 도구입니다. 미세 조정, 신속한 엔지니어링 및 고급 LLM 기술에 대한 자원의 추가 탐색이 권장됩니다.

위 내용은 신속한 튜닝 이해 : 정밀한 언어 모델을 향상시킵니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!