![DeepSeek AI Researchers Propose Expert-Specialized Fine-Tuning, or ESFT to Reduce Memory by up to 90% and Time by up to 30%]( https://i.aidevmd.com/wp-content/uploads/2024/07/Screenshot-2024-07-06-at-11.45.00-AM.png)
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.