Parameter Efficient Fine Tuning (PEFT): Parameter Tuning & Prefix Tuning

سلام به همگی، به این ویدیو خوش آمدید! 🚀 در این ویدیو، به سراغ یکی از جذابترین و کاربردیترین تکنیکهای فاین-تیونینگ مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) رفتهایم: تنظیم کارآمد پارامترها یا PEFT. آیا تا به حال فاین-تیون کردن یک مدل بزرگ مثل GPT-3 یا LLaMA برای شما هم چالش برانگیز و پرهزینه بوده؟ PEFT راهحل این مشکل است! در این ویدیو دقیقا چه چیزی یاد میگیرید: مقدمه‌ای بر چالش‌های فاین-تیونینگ سنتی: چرا فاین-تیون کردن تمام پارامترهای یک مدل بزرگ، عملی غیرعملی و پرهزینه است؟ آشنایی با مفهوم PEFT (Parameter Efficient Fine-Tuning): PEFT چیست و چگونه با آموزش تنها بخش کوچکی از پارامترهای مدل، کارایی نزدیک به فاین-تیونینگ کامل را ارائه میدهد؟ بررسی عمیق دو تا از مهم‌ترین روش‌های PEFT: Prefix Tuning تنظیم پیشوندی (Prefix Tuning) چگونه کار میکند؟ تنظیم پارامتر(Parameter Tuning) چگونه کار میکند؟ این ویدیو برای دانشجویان و پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP) وتوسعه‌دهندگانی که میخواهند مدلهای زبانی بزرگ را روی تسکهای خاص خودشان سازگار (Fine-Tune) کنند، مفید است.