LoRA adapta um MLP com cerca de 9 mil parâmetros treináveis
Publicado em 30 de julho de 2024, o exemplo aplica LoRA a um MLP de 5 milhões de parâmetros para classificação e compara o desempenho com o adapter ativado e desativado.
Fonte: Exemplo de fine-tuning com LoRA em um MLP de 5 milhões de parâmetros (x.com). Texto preparado com IA a partir dessa fonte.
O que aconteceu e o que fazer
O post, publicado em 30 de julho de 2024, descreve o fine-tuning de um MLP simples de 5 milhões de parâmetros para classificação. Os pesos originais permanecem congelados; cerca de 9 mil parâmetros de adapters são treinados para uma classe de rótulos, e o desempenho é comparado com o adapter ativado e desativado.
Uma empresa pode aplicar esse tipo de comparação a uma tarefa própria para avaliar adaptações de baixo custo de treinamento e medir seus efeitos antes de incorporá-las a um processo. A implementação pode incluir um conjunto de avaliação representativo, execução controlada dos testes e um painel para acompanhar métricas e versões do modelo.
Como a consultoria pode ajudar
A Wendelmaques pode diagnosticar a oportunidade e os requisitos de avaliação, definir um escopo e implementar e operar o pipeline de testes, a integração do modelo e o monitoramento dos resultados na infraestrutura da empresa.
Próximo passo
Envie uma breve descrição da tarefa e do ambiente técnico da sua empresa para receber uma proposta com escopo definido.
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