Técnicas de afinación de parámetros eficientes (PEFT) para LLMs

Introducción a la Afinación de Parámetros Eficientes (PEFT)

• Motivación y limitaciones de la afinación completa
• Resumen de PEFT: objetivos y beneficios
• Aplicaciones y casos de uso en la industria

LoRA (Adaptación de Bajo Rango)

• Concepto e intuición detrás de LoRA
• Implementación de LoRA utilizando Hugging Face y PyTorch
• Práctica: Afinación de un modelo con LoRA

Adapter Tuning

• Cómo funcionan los módulos de adaptadores
• Integración con modelos basados en transformers
• Práctica: Aplicación de Adapter Tuning a un modelo transformer

Prefix Tuning

• Uso de soft prompts para la afinación
• Fortalezas y limitaciones en comparación con LoRA y adaptadores
• Práctica: Prefix Tuning en una tarea de LLM

Evaluación y Comparación de Métodos PEFT

• Métricas para evaluar el rendimiento y la eficiencia
• Compensaciones en velocidad de entrenamiento, uso de memoria y precisión
• Experimentos de referencia e interpretación de resultados

Despliegue de Modelos Afinados

• Guardado y carga de modelos afinados
• Consideraciones de despliegue para modelos basados en PEFT
• Integración en aplicaciones y pipelines

Mejores Prácticas y Extensiones

• Combinación de PEFT con cuantización y destilación
• Uso en entornos con recursos limitados y multilingües
• Directrices futuras y áreas de investigación activa