Эффективное тонкое настройка моделей языковых моделей с Expert-Specialized Fine-Tuning (ESFT)
Продвижение в области обработки естественного языка (NLP) позволяет оптимизировать большие языковые модели (LLM) для конкретных задач. Однако, традиционные методы тонкой настройки моделей могут быть ресурсоемкими и приводить к переобучению. Для решения этой проблемы исследователи DeepSeek AI и Университета Нортвестерн разработали метод ESFT, который позволяет снизить потребление памяти до 90% и время обучения до 30%.
Преимущества ESFT:
- Выбор подмножества экспертов с высокой релевантностью для задачи
- Значительное сокращение вычислительных затрат
- Поддержание специализации экспертов для оптимальной производительности
- Превосходные результаты на различных задачах
ESFT демонстрирует эффективность в снижении затрат на обучение и хранение без ущерба для общей производительности модели. Этот метод обещает стать мощным инструментом для настройки больших языковых моделей в будущем.
