Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
T5 và chuyển văn bản thành văn bản
Ngôn ngữ AI
HƯỚNG DẪN AI về ngôn ngữ
Lớp bộ điều hợp để chuyển
Các lớp bộ điều hợp là các mô-đun nhỏ có thể đào tạo được chèn vào một mô hình được huấn luyện trước cố định, cho phép bạn điều chỉnh mô hình đó cho phù hợp với các tác vụ mới bằng cách chỉ cập nhật một vài phần trăm tham số.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min
Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
Tổng quan
They make fine-tuning cheap, modular, and easy to swap.
Lặn sâu
Bộ điều hợp, được phổ biến bởi Houlsby et al. (2019) để học chuyển giao trong NLP, giải quyết một vấn đề tốn kém: tinh chỉnh đầy đủ cập nhật mọi trọng số trong một mô hình lớn và tạo ra một bản sao hoàn toàn mới cho mỗi nhiệm vụ. Thay vào đó, một bộ chuyển đổi sẽ chèn các mạng thắt cổ chai nhỏ vào mỗi khối máy biến áp, thường là mạng chiếu xuống kích thước thấp, mạng phi tuyến và mạng chiếu lên phía sau, được bọc trong một kết nối dư. Trong quá trình tập luyện, trọng lượng đã được huấn luyện trước ban đầu vẫn bị đóng băng; chỉ các bộ điều hợp (thường dưới 5% tổng số tham số) mới được học. Điều này mang lại chất lượng tinh chỉnh gần như hoàn chỉnh trên các điểm chuẩn như GLUE trong khi đào tạo ít thông số hơn nhiều. Vì mỗi tác vụ đều có bộ điều hợp nhỏ riêng nên bạn có thể lưu trữ một mô hình cơ sở cùng với nhiều mô-đun tác vụ nhẹ và hoán đổi hoặc thậm chí xếp chồng chúng. Bộ điều hợp là thành viên nền tảng của dòng tinh chỉnh tham số hiệu quả (PEFT), cùng với LoRA và điều chỉnh tiền tố.
Triển khai trong thế giới thực
Thêm một bộ điều hợp dành riêng cho ngôn ngữ để một mô hình đa ngôn ngữ có thể được chuyên biệt hóa cho tiếng Swahili mà không cần đào tạo lại toàn bộ mạng.
Duy trì một mô hình cơ sở duy nhất cộng với hàng tá bộ điều hợp nhỏ cho mỗi khách hàng trong một sản phẩm SaaS, hoán đổi bộ điều hợp phù hợp theo yêu cầu.
Tinh chỉnh mô hình phân loại cảm xúc bằng cách chỉ đào tạo một bộ điều hợp vài phần trăm, sau đó giữ cơ sở được chia sẻ cho các tác vụ khác.
Xếp chồng bộ điều hợp tác vụ lên trên bộ điều hợp miền (ví dụ: bộ điều hợp văn bản pháp lý cộng với bộ điều hợp tóm tắt) để tái sử dụng mô-đun.
Tương lai của các lớp bộ chuyển đổi để chuyển giao
Bộ điều hợp và bộ công cụ PEFT rộng hơn hiện là tiêu chuẩn để tùy chỉnh các mô hình lớn với chi phí hợp lý, đặc biệt là kích thước mô hình bóng bay. Kỳ vọng sự tăng trưởng về thành phần bộ điều hợp (kết hợp các bộ điều hợp tác vụ hoặc ngôn ngữ theo mô-đun, như trong AdaptorHub), định tuyến giữa nhiều bộ điều hợp khi suy luận và cá nhân hóa trên thiết bị trong đó một bộ điều hợp nhỏ điều chỉnh mô hình cơ sở dùng chung cho mỗi người dùng. Các biến thể LoRA ngày càng chiếm ưu thế về hiệu quả tuyệt đối, nhưng ý tưởng cơ bản, đóng băng mô hình khổng lồ và đào tạo một trình cắm nhỏ, hiện là trọng tâm trong cách tùy chỉnh quy mô trường.
Đưa nó vào thực tế
Tại sao nó quan trọng
- Tốc độ và tỷ lệ. Quy trình công việc ngôn ngữ có thể di chuyển nhanh hơn mà không làm mất tính nhất quán.
- Truy cập và tiếp cận. Nó mở rộng quyền truy cập vào các ngôn ngữ và phong cách giao tiếp.
- Quyết định rõ ràng hơn. Các nhóm có thể dành nhiều thời gian hơn để đánh giá trong khi quá trình tự động hóa xử lý sự lặp lại.
coi chừng
- Sự thật ảo giác có thể lặng lẽ đi vào báo cáo, luồng hỗ trợ hoặc kết quả nghiên cứu.
- Sự nhạy cảm kịp thời có thể tạo ra kết quả không nhất quán đối với các yêu cầu tương tự.
- Dữ liệu văn bản nhạy cảm có thể bị lộ nếu khả năng kiểm soát quyền truy cập yếu.
Các bước tiếp theo
- Xác định định dạng đầu ra, âm thanh và tiêu chuẩn chất lượng trước khi triển khai.
- Phản hồi mặt đất với các nguồn đáng tin cậy bất cứ khi nào độ chính xác quan trọng.
- Duy trì điểm kiểm tra đánh giá của con người đối với các kết quả đầu ra có mức độ rủi ro cao.
- Theo dõi các kiểu lỗi và đào tạo lại các lời nhắc hoặc quy trình làm việc thường xuyên.
Tiếp tục khám phá
Bản tin miễn phí
Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Take the Adapter Layers for Transfer quiz
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Câu hỏi thường gặp
What is Adapter Layers for Transfer?
Các lớp bộ điều hợp là các mô-đun nhỏ có thể đào tạo được chèn vào một mô hình được huấn luyện trước cố định, cho phép bạn điều chỉnh mô hình đó cho phù hợp với các tác vụ mới bằng cách chỉ cập nhật một vài phần trăm tham số. Họ làm cho việc tinh chỉnh trở nên rẻ tiền, mô-đun và dễ dàng trao đổi.
Điều gì xảy ra với mức tạ đã được huấn luyện trước ban đầu khi tập luyện với bộ chuyển đổi?
Điều chỉnh bộ điều hợp giữ cho mô hình cơ sở không bị thay đổi và chỉ học các mô-đun nhỏ được chèn vào.
Cấu trúc bên trong điển hình của bộ chuyển đổi nút cổ chai là gì?
Bộ điều hợp cổ điển nén trạng thái ẩn xuống kích thước thấp, áp dụng tính phi tuyến, sao lưu dự án và thêm kết nối bỏ qua.
Bộ điều hợp thường huấn luyện khoảng bao nhiêu phần tham số?
Bộ điều hợp thường chỉ thêm và huấn luyện một vài phần trăm tổng số tham số của mô hình, ít hơn nhiều so với tinh chỉnh đầy đủ.
Tại sao bộ điều hợp thuận tiện cho việc phục vụ nhiều tác vụ?
Vì mỗi tác vụ chỉ cần một bộ chuyển đổi nhỏ nên một mô hình cơ sở dùng chung có thể phục vụ nhiều tác vụ bằng cách hoán đổi các mô-đun nhẹ.
Bộ điều hợp thuộc về nhóm kỹ thuật nào?
Bộ điều hợp là phương pháp PEFT cốt lõi, bên cạnh các phương pháp như LoRA và điều chỉnh tiền tố.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này