​Практические советы по точной настройке LLM с использованием LoRA

Низкоранговая адаптация (LoRA) — эффективный метод для обучения больших языковых моделей, особенно ценный для тех, кто использует открытый исходный код.

В этой статье автор, проводивший сотни экспериментов с использованием LoRA делится ключевыми выводами и рекомендациями. Статья касается выбора оптимизатора, оптимального числа эпох обучения, настройки гиперпараметров ранга разложения и коэффициента масштабирования.

Кроме этого, статья даёт ответы на 10 распространённых вопросов по теме, включая важность выбора правильного набора данных, адаптацию моделей к конкретным предметным областям, стратегии предотвращения переобучения и многое другое.

#статья #llm #lora

Дора это вам не певица какая-то

DoRA — это расширение популярного в ML метода LoRA. Если вкратце, эти подходы позволяют эффективно настраивать LLM на основе данных для конкретных задач, кратно сокращая время и вычислительные ресурсы, необходимые для точной настройки.

Для более глубокого понимания этой темы, рекомендуем ознакомиться с этой статьёй. В ней автор реализовал оба подхода, сравнил их и показал примеры кода на PyTorch.

#lora #dora