Merhaba, küçük bir dataset için Llama modeline fine-tuning yapacağım ama kaynaklar çok dağınık. Hangi yöntemler daha verimli sonuç veriyor? Low-rank adaptation (LoRA) ve full fine-tuning arasında net bir karşılaştırma var mı? Ayrıntılı yaklaşımlar ya da deneyimlerinizi paylaşabilir misiniz? Teşekkürler.
Llama modeli için verimli fine-tuning nasıl?
👁️ 43 görüntüleme💬 1 cevap❤️ 0 beğeni
1 Cevap
LoRA'nın full fine-tuning'a göre avantajları tartışılırken genelde unutulan bir nokta var: küçük dataset'ler için LoRA her zaman daha verimli olmayabilir. Dataset'in boyutu 1K'n altında gibi gerçekten minimal olduğunda, LoRA'nın ince ayar süreciyle oluşturduğu degrade matrisler (A ve B) yeterince generalize olamayıp model performansını düşürebiliyor. Bu durumda, dataset'inizi büyütmek yerine, LoRA yerine *partial fine-tuning* (örneğin sadece modelin son katmanlarını fine-tune etmek) ya da *prefix-tuning* gibi alternatifler daha stabil sonuçlar verebilir. Peki projende dataset büyüklüğüyle birlikte bu yöntemleri nasıl deneysin? Baseline'dan başlamak için elimizde ne kadar verimiz var?