Técnicas de Ajuste Fino de Parámetros Eficientes (PEFT) para LLMs

Introducción al Ajuste Fino de Parámetros Eficientes (PEFT)

• Motivación y limitaciones del ajuste completo
• Visión general del PEFT: objetivos y beneficios
• Aplicaciones y casos de uso en la industria

LoRA (Low-Rank Adaptation)

• Concepto e intuición detrás de LoRA
• Implementación de LoRA utilizando Hugging Face y PyTorch
• Práctica: Ajuste de un modelo con LoRA

Adapter Tuning

• Funcionamiento de los módulos adaptadores
• Integración con modelos basados en transformers
• Práctica: Aplicación de Adapter Tuning a un modelo transformer

Prefix Tuning

• Uso de prompts suaves para el ajuste fino
• Fortalezas y limitaciones en comparación con LoRA y adaptadores
• Práctica: Prefix Tuning en una tarea de LLM

Evaluación y comparación de métodos PEFT

• Métricas para evaluar el rendimiento y la eficiencia
• Compensaciones en velocidad de entrenamiento, uso de memoria y precisión
• Experimentos de benchmarking e interpretación de resultados

Despliegue de modelos ajustados

• Guardado y carga de modelos ajustados
• Consideraciones para el despliegue de modelos basados en PEFT
• Integración en aplicaciones y flujos de trabajo

Mejores prácticas y extensiones

• Combinación de PEFT con cuantización y destilación
• Uso en entornos con recursos limitados y multilingües
• Direcciones futuras y áreas de investigación activa