


PEFT-Parameteroptimierungstechnologie: Erkundung zur Verbesserung der Feinabstimmungseffizienz
PEFT (Parameter Efficient Fine-Tuning) ist eine Parameter-effiziente Technologie, die den Feinabstimmungsprozess von Deep-Learning-Modellen optimiert, mit dem Ziel, eine effiziente Feinabstimmung bei begrenzten Rechenressourcen zu erreichen. Die Forscher verbesserten die Effizienz der Feinabstimmung bei gleichzeitiger Beibehaltung der Modellleistung, indem sie eine Reihe von Strategien anwandten, um die für die Feinabstimmung erforderlichen Rechenressourcen zu reduzieren. Zu diesen Strategien gehören die Reduzierung der Anzahl der Iterationen des Feinabstimmungstrainings, die Reduzierung der Abtastrate der Trainingsdaten und die Reduzierung der Häufigkeit der Aktualisierung von Modellparametern. Durch diese Methoden kann PEFT Deep-Learning-Modelle unter Ressourcenbeschränkungen effektiv verfeinern und so eine effektive Lösung zum Einsparen von Rechenressourcen in praktischen Anwendungen bereitstellen.
PEFT hat ein breites Anwendungsspektrum, einschließlich Bildklassifizierung und Verarbeitung natürlicher Sprache. Die folgenden Beispiele veranschaulichen die Anwendung von PEFT im Detail.
1. Bildklassifizierung
Bei Bildklassifizierungsaufgaben kann PEFT den Einsatz von Rechenressourcen durch die folgenden Strategien reduzieren:
- Feinabstimmung Schicht für Schicht: Führen Sie zunächst eine Feinabstimmung des Modells durch ein größerer Datensatz Führen Sie ein Vortraining durch und optimieren Sie dann das Modell Schicht für Schicht. Dieser Ansatz kann die für die Feinabstimmung erforderlichen Rechenressourcen reduzieren, da weniger Feinabstimmungszeiten pro Schicht anfallen.
- Feinabstimmung des Kopfes: Verwenden Sie den Kopf des vorab trainierten Modells (d. h. die vollständig verbundene Ebene) als Ausgangspunkt für eine neue Aufgabe und optimieren Sie ihn. Dieser Ansatz ist oft effizienter als die Feinabstimmung des gesamten Modells, da der Kopf häufig aufgabenrelevante Informationen enthält.
- Datenerweiterung: Verwenden Sie Datenerweiterungstechniken, um den Trainingsdatensatz zu erweitern und so die für die Feinabstimmung erforderliche Datenmenge zu reduzieren.
2. Objekterkennung
Bei der Objekterkennungsaufgabe kann PEFT die Nutzung von Rechenressourcen durch die folgenden Strategien reduzieren:
- Feinabstimmung des Backbone-Netzwerks: Verwenden Sie das Backbone-Netzwerk des Verwenden Sie ein vorab trainiertes Modell als Ausgangspunkt für eine neue Aufgabe und optimieren Sie es. Dieser Ansatz kann die für die Feinabstimmung erforderlichen Rechenressourcen reduzieren, da das Backbone-Netzwerk normalerweise einen Allzweck-Feature-Extraktor enthält.
- Inkrementelle Feinabstimmung: Verwenden Sie den Erkennungskopf eines vorab trainierten Modells als Ausgangspunkt für eine neue Aufgabe und optimieren Sie ihn. Anschließend wird der neue Erkennungskopf mit dem Backbone-Netzwerk des vorab trainierten Modells kombiniert und das gesamte Modell wird feinabgestimmt. Dieser Ansatz kann die für die Feinabstimmung erforderlichen Rechenressourcen reduzieren, da nur neu hinzugefügte Erkennungsköpfe feinabgestimmt werden müssen.
- Datenerweiterung: Verwenden Sie Datenerweiterungstechniken, um den Trainingsdatensatz zu erweitern und so die für die Feinabstimmung erforderliche Datenmenge zu reduzieren.
3. Verarbeitung natürlicher Sprache
Bei Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache kann PEFT den Einsatz von Rechenressourcen durch die folgenden Strategien reduzieren:
- Hierarchische Feinabstimmung: Erstens an einem größeren Datensatz Trainieren Sie das Sprachmodell vorab und optimieren Sie es dann Schicht für Schicht. Dieser Ansatz kann die für die Feinabstimmung erforderlichen Rechenressourcen reduzieren, da weniger Feinabstimmungszeiten pro Schicht anfallen.
- Feinabstimmung des Kopfes: Verwenden Sie den Kopf des vorab trainierten Modells (d. h. die vollständig verbundene Ebene) als Ausgangspunkt für eine neue Aufgabe und optimieren Sie ihn. Dieser Ansatz ist oft effizienter als die Feinabstimmung des gesamten Modells, da der Kopf häufig aufgabenrelevante Informationen enthält.
- Datenerweiterung: Verwenden Sie Datenerweiterungstechniken, um den Trainingsdatensatz zu erweitern und so die für die Feinabstimmung erforderliche Datenmenge zu reduzieren.
Im Allgemeinen ist PEFT eine sehr praktische Deep-Learning-Modell-Feinabstimmungstechnologie, die die Modellleistung und die Feinabstimmungseffizienz bei begrenzten Rechenressourcen verbessern kann. In praktischen Anwendungen können Forscher basierend auf den Merkmalen der Aufgabe und den Einschränkungen der Rechenressourcen geeignete Strategien zur Feinabstimmung auswählen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPEFT-Parameteroptimierungstechnologie: Erkundung zur Verbesserung der Feinabstimmungseffizienz. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
