Parameter-Efficiënte Fine-Tuning (PEFT) Technieken voor LLM's Training Cursus

Inleiding tot Parameter-Efficiënte Fine-Tuning (PEFT)

• Motivatie en beperkingen van volledige fine-tuning
• Overzicht van PEFT: doelen en voordelen
• Toepassingen en gebruiksscenario's in de industrie

LoRA (Low-Rank Adaptation)

• Concepten en intuïtie achter LoRA
• Implementatie van LoRA met Hugging Face en PyTorch
• Praktijk: Een model fine-tunen met LoRA

Adapter Tuning

• Hoe adaptermodules werken
• Integratie met transformer-gebaseerde modellen
• Praktijk: Adapter Tuning toepassen op een transformer-model

Prefix Tuning

• Gebruik van soft prompts voor fine-tuning
• Strengtes en beperkingen in vergelijking met LoRA en adapters
• Praktijk: Prefix Tuning op een LLM-taak

Evaluatie en vergelijking van PEFT-methoden

• Metrieken voor het evalueren van prestaties en efficiëntie
• Afwegingen in trainingsnelheid, geheugengebruik en nauwkeurigheid
• Benchmark-experimenten en interpretatie van resultaten

Deployen van fine-tuned modellen

• Opslaan en laden van fine-tuned modellen
• Overwegingen bij het deployen van PEFT-gebaseerde modellen
• Integratie in applicaties en pipelines

Best Practices en uitbreidingen

• PEFT combineren met kwantisatie en destillatie
• Gebruik in lage-ressource- en meertalige omgevingen
• Toekomstige richtingen en actieve onderzoeksvelden