무엇입니까? 매개변수 효율적인 미세 조정(PEFT)?

사전 훈련된 모델을 특정 작업에 맞게 조정하기 위해 도메인별 데이터에 대한 지속적인 훈련입니다.

낮은 순위의 어댑터 행렬을 추가하는 매개변수 효율적인 미세 조정 방법입니다.

명령어 튜닝, 선호도 최적화, 안전 튜닝 등 사전 학습 이후 적용되는 학습 단계입니다.

작업 추적을 개선하기 위해 지시-응답 쌍에 대한 모델을 미세 조정합니다.

매개변수가 각 업데이트 단계를 얼마나 변경하는지 제어하는 훈련 하이퍼파라미터입니다.

별도의 보상 모델이 필요 없이 선호 쌍에 대해 직접 모델을 미세 조정하는 학습 방법입니다.