Was ist Parametereffiziente Feinabstimmung (PEFT)?

Fortgesetztes Training zu domänenspezifischen Daten, um ein vorab trainiertes Modell an eine bestimmte Aufgabe anzupassen.

Eine parametereffiziente Feinabstimmungsmethode, die Adaptermatrizen mit niedrigem Rang hinzufügt.

Trainingsschritte, die nach dem Vortraining angewendet werden, z. B. Anweisungsoptimierung, Präferenzoptimierung und Sicherheitsoptimierung.

Feinabstimmung eines Modells für Anweisungs-Antwort-Paare, um die Aufgabenverfolgung zu verbessern.

Ein Trainingshyperparameter, der steuert, wie stark Parameter sich bei jedem Aktualisierungsschritt ändern.

Eine Trainingsmethode, die Modelle direkt anhand von Präferenzpaaren verfeinert, ohne dass ein separates Belohnungsmodell erforderlich ist.