Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) to zestaw technik optymalizacji, które pozwalają na dostosowanie dużych modeli językowych do konkretnych zadań poprzez aktualizację jedynie niewielkiej części ich parametrów. Dzięki zamrożeniu większości wag modelu bazowego, metoda ta znacząco redukuje wymagania sprzętowe i koszty obliczeniowe, zachowując jednocześnie wysoką wydajność zbliżoną do pełnego procesu trenowania. PEFT zapobiega również zjawisku katastroficznego zapominania, chroniąc pierwotną wiedzę modelu podczas nauki nowych umiejętności.
📖 Dowiedz się więcej w kontekście:
Reklama
