Découvrez LoRA : le hack d'IA qui est plus intelligent, plus rapide et bien moins cher que la routine de formation complète de votre LLM !

LoRA (Low-Rank Adaptation) offre une méthode nettement plus efficace pour affiner les grands modèles de langage (LLM) par rapport à la formation traditionnelle de modèles complets. Au lieu d'ajuster tous les poids du modèle, LoRA introduit de petites matrices pouvant être entraînées tout en laissant intacts les poids du modèle d'origine. Cela réduit considérablement les demandes de calcul et l'utilisation de la mémoire, ce qui le rend idéal pour les environnements aux ressources limitées.

Comment fonctionne LoRA :

LoRA exploite la décomposition matricielle de bas rang. Il suppose que les ajustements de poids nécessaires lors du réglage fin peuvent être représentés par des matrices de bas rang. Ces matrices sont nettement plus petites que les pondérations du modèle d'origine, ce qui entraîne des gains d'efficacité substantiels. Le processus implique :

1. Décomposition : Les mises à jour de poids sont décomposées en une paire de matrices plus petites et de faible rang.
2. Intégration : Ces matrices plus petites et entraînables sont ajoutées à des couches de modèle spécifiques, souvent dans le cadre des mécanismes d'attention des modèles de transformateur.
3. Inférence/Formation : Pendant l'inférence et la formation, ces matrices de bas rang sont combinées avec les poids figés d'origine.

Avantages de l'utilisation de LoRA :

• Coûts de calcul réduits : La formation et l'inférence sont plus rapides et nécessitent moins de puissance de calcul, ce qui les rend adaptées aux appareils aux ressources limitées (par exemple, les GPU avec une VRAM inférieure).
• Efficacité améliorée : Moins de paramètres sont mis à jour, ce qui entraîne des temps d'entraînement plus rapides.
• Évolutivité améliorée : Plusieurs tâches peuvent être affinées en utilisant le même modèle de base en stockant simplement différents ensembles de paramètres LoRA, évitant ainsi d'avoir à dupliquer l'intégralité du modèle.
• Flexibilité : La conception modulaire de LoRA permet de combiner des adaptateurs LoRA pré-entraînés avec divers modèles et tâches de base.

Explorons l'implémentation du code.

Pour commencer, installez les bibliothèques requises :

<code class="language-bash">pip install transformers peft datasets torch</code>

Cela installe transformers, peft, datasets et torch. Examinons maintenant le script Python :

<code class="language-bash">pip install transformers peft datasets torch</code>

Ce script montre les étapes principales : charger un modèle de base, appliquer LoRA, préparer l'ensemble de données, définir les paramètres de formation et lancer le processus de formation. Notez que la méthode compute_loss au sein de la classe CustomTrainer (cruciale pour la formation) est omise par souci de concision mais impliquerait généralement le calcul de la perte d'entropie croisée. L'enregistrement du modèle affiné n'est pas non plus explicitement affiché mais impliquerait l'utilisation de la méthode trainer.save_model(). Pensez à adapter le target_modules dans LoraConfig en fonction de l'architecture du modèle choisi. Cet exemple simplifié fournit un aperçu clair de l'application de LoRA.

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!