Técnicas de Ajuste Fino Eficiente de Parámetros (PEFT) para LLMs

Introducción al Ajuste Fino Eficiente de Parámetros (PEFT)

• Motivación y limitaciones del ajuste fino completo.
• Vista general de PEFT: objetivos y beneficios.
• Aplicaciones y casos de uso en la industria.

LoRA (Low-Rank Adaptation)

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

Adapter Tuning

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

Prefix Tuning

• Uso de prompts suaves para el ajuste fino.
• Fortalezas y limitaciones comparadas 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.
• Compromisos en velocidad de entrenamiento, uso de memoria y precisión.
• Experimentos de referencia e interpretación de resultados.

Despliegue de modelos ajustados

• Guardado y carga de modelos ajustados.
• Consideraciones de despliegue para modelos basados en PEFT.
• Integración en aplicaciones y tuberías de procesamiento.

Mejores prácticas y extensiones

• Combinación de PEFT con cuantización y destilación.
• Uso en contextos de recursos limitados y multilingües.
• Direcciones futuras y áreas de investigación activa.