最小限のリソースで大規模なAIモデルを適応させるためのParameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT)をご覧ください。コストを節約し、過学習を防ぎ、デプロイメントを最適化します。
Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT)は、機械学習で使用される一連の技術であり、大規模な事前トレーニング済みモデルを、モデル全体を再トレーニングする必要なく、新しい特定のタスクに適応させるために使用されます。基盤モデルが自然言語処理(NLP)やコンピュータビジョン(CV)などの分野で数十億のパラメータに成長するにつれて、完全なファインチューニングは計算コストが高くなり、新しいタスクごとに大量のデータストレージが必要になります。PEFTは、事前トレーニング済みモデルの重みの大部分を凍結し、追加または既存のパラメータの少数をトレーニングするだけで、これに対処します。このアプローチにより、計算コストとストレージコストが大幅に削減され、破滅的忘却(モデルが元の機能を忘れてしまう)のリスクが軽減され、単一の大きなモデルを多くの異なるアプリケーションに合わせてカスタマイズすることが可能になります。
PEFTの背後にある中核的な原則は、事前トレーニング済みモデルに対して、的を絞った最小限の変更を加えることです。すべてのパラメータを更新する代わりに、PEFTメソッドは、トレーニング中に更新するトレーニング可能なパラメータの小さなセットを導入するか、既存のパラメータの小さなサブセットを選択します。これは、効率を最適化する転移学習の一形態です。いくつかの一般的なPEFTメソッドがあり、それぞれ異なる戦略があります。
これらの手法やその他の手法は、実装を簡素化するHugging Face PEFTライブラリのようなフレームワークを通じて広く利用できます。
PEFTを他のモデル適応戦略と区別することが重要です。
PEFTは、さまざまなドメインにわたる大規模モデルの実用的なアプリケーションを可能にします。
本質的に、パラメータ効率の良いファイン・チューニングは、最先端のAIモデルをより汎用性が高く、費用対効果の高い適応を可能にし、幅広い特定のアプリケーションに対して強力なAI機能へのアクセスを民主化します。