Dil modellerinde parametrik ölçeklenme ve ince ayar stratejileri hakkında ne düşünüyorsunuz?

26 Tem 09:45

Transformers tabanlı dil modellerinin parametre sayısı arttıkça performans eğrisi nasıl şekilleniyor? Özellikle düşük veri ortamlarında ince ayar yaparken hangi ölçeklenme taktikleri daha verimli? Parametrik verimlilik, sparsity ve adapter tabanlı yaklaşımlar hakkında toplulukta deneyimlerinizi merak ediyorum. Ayrıca, bu stratejileri farklı görevlerde (sınıflandırma, özetleme, diyalog üretimi) uygularken karşılaştığınız zorluklar neler oldu? Siz ne önerirsiniz, hangi kaynakları takip ediyoruz? Kısa notlar ya da deneme sonuçlarınızı paylaşın, birlikte keşedelim!