Parameter-Efficient Fine-Tuning-Techniken (PEFT) für LLMs Schulung

Einführung in Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)

• Motivation und Einschränkungen des vollständigen Fine-Tunings
• Überblick über PEFT: Ziele und Vorteile
• Anwendungen und Einsatzszenarien in der Industrie

LoRA (Low-Rank Adaptation)

• Konzept und Intuition hinter LoRA
• Implementierung von LoRA mit Hugging Face und PyTorch
• Praxis: Feinjustierung eines Modells mit LoRA

Adapter Tuning

• Funktionsweise der Adapter-Module
• Integration in Transformer-basierte Modelle
• Praxis: Anwendung von Adapter Tuning auf ein Transformer-Modell

Prefix Tuning

• Verwendung von Soft Prompts für das Feinjustieren
• Stärken und Einschränkungen im Vergleich zu LoRA und Adaptionen
• Praxis: Prefix Tuning für eine LLM-Aufgabe

Bewertung und Vergleich von PEFT-Methoden

• Metriken zur Bewertung von Leistung und Effizienz
• Abwägungen bei Trainingsgeschwindigkeit, Speicherverbrauch und Genauigkeit
• Benchmark-Experimente und Interpretation der Ergebnisse

Bereitstellung feinjustierter Modelle

• Speichern und Laden feinjustierter Modelle
• Betrachtungen zur Bereitstellung von PEFT-basierten Modellen
• Integration in Anwendungen und Pipelines

Best Practices und Erweiterungen

• Kombination von PEFT mit Quantisierung und Distillation
• Einsatz in ressourcenarmen und mehrsprachigen Umgebungen
• Zukünftige Entwicklungen und aktive Forschungsbereiche