LoRA – Интуитивно и всеобъемлюще объяснено
LoRA - Интуитивно и всеобъемлюще объяснено глубокое понимание и ясность
Обработка естественного языка | Машинное обучение
Изучение современной волны машинного обучения с использованием передовой техники настройки
Настройка модели – это процесс настройки модели машинного обучения под конкретное приложение, что может быть важным для достижения стабильной и высококачественной производительности. В этой статье мы рассмотрим “Адаптацию с низким рангом” (LoRA), одну из самых популярных стратегий настройки модели. Сначала мы рассмотрим теорию, затем применим LoRA для настройки языковой модели, улучшив ее способности к ответу на вопросы.
Кому это полезно? Всем, кто интересуется изучением передовых методов машинного обучения. В этой статье мы сосредоточимся на языковом моделировании, но LoRA является популярным выбором во многих задачах машинного обучения.
На каком уровне сложности статья? Эта статья должна быть понятна начинающим специалистам по обработке данных и энтузиастам, но также содержит темы, которые являются важными для продвинутых приложений.
Предварительные требования: Хотя это не обязательно, иметь прочные знания о крупных языковых моделях (LLM) было бы полезно. Вы можете обратиться к моей статье о трансформерах, общеизвестной форме языковой модели, для получения дополнительной информации:
- Очистка данных в Python
- Условная вероятность и теорема Байеса просто объяснены
- Ориентирование в названиях должностей в области науки о данных аналитик данных против ученого данных против инженера данных
Трансформеры – интуитивно и исчерпывающе объяснены
Изучение современной волны машинного обучения: разбор трансформера шаг за шагом
towardsdatascience.com
Вам также, вероятно, будет полезно иметь представление о градиенте. У меня также есть статья на эту тему:
Что такое градиенты и почему они взрываются?
Прочитав эту статью, вы получите четкое понимание самого важного концепта в глубоком обучении
towardsdatascience.com
Если вы не уверены в одной из этих тем, вы все равно можете получить много полезной информации из этой статьи, но они есть, если вы запутаетесь.
