Module 3 : Ajustement Fin Efficace en Paramètres (PEFT)
Ajustement Fin Efficace pour Tous
Ce module introduit l'Ajustement Fin Efficace en Paramètres (PEFT), une famille de méthodes qui rendent l'ajustement fin accessible sur le matériel grand public tout en maintenant la qualité.
Ce que vous apprendrez
Dans ce module, vous allez :
- Comprendre la motivation du PEFT et pourquoi il a été développé
- Comparer PEFT vs ajustement fin complet pour savoir quand utiliser chacun
- Explorer toutes les principales méthodes PEFT y compris LoRA, QLoRA, Prefix Tuning, et plus
- Choisir la bonne méthode pour votre cas d'utilisation spécifique
Structure du Module
| Chapitre | Sujet | Durée |
|---|---|---|
| Chapitre 1 | Introduction au PEFT | 25 min |
| Chapitre 2 | PEFT vs Ajustement Fin Complet | 25 min |
| Chapitre 3 | Aperçu des Méthodes PEFT | 30 min |
| Quiz | Quiz Module 3 | 30 min |
Aperçu des Concepts Clés
PEFT (Ajustement Fin Efficace en Paramètres)
Méthodes qui entraînent seulement un petit sous-ensemble de paramètres tout en gardant le modèle de base figé.
LoRA (Adaptation de Basse-Rang)
Ajoute des matrices de basse-rang entraînables aux poids figés, la méthode PEFT la plus populaire.
Adaptateurs
Petits modules entraînables insérés entre les couches figées.
Prefix Tuning
Ajoute des "tokens virtuels" entraînables comme préfixes à l'entrée.
Pourquoi c'est important
Les méthodes PEFT ont démocratisé l'ajustement fin des LLM :
- Accessibilité : Entraînez des modèles de 7B+ sur des GPU grand public
- Réduction des coûts : Économies de mémoire de 90%+
- Rétention de la qualité : Résultats comparables à l'ajustement fin complet
- Flexibilité : Mélangez et échangez des adaptateurs pour différentes tâches
- Sécurité : Pas d'oubli catastrophique des connaissances de base
Prérequis
Avant de commencer ce module, vous devriez :
- Avoir complété les Modules 1 et 2
- Comprendre pourquoi l'ajustement fin complet est intensif en ressources
- Être familier avec les concepts de réseaux neuronaux
- Connaître les opérations de base de PyTorch
Commençons !
Commencez avec Chapitre 1 : Introduction au PEFT.
Temps estimé pour compléter ce module : 2 heures