Que signifie "Entraînement de bas rang"?
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L'entraînement à faible rang est une méthode pour rendre le processus d'enseignement des gros modèles informatiques plus efficace. Au lieu de toucher chaque partie du modèle, cette approche se concentre sur des parties plus petites et importantes, ce qui fait gagner du temps et de la puissance de calcul.
Technique Fast Forward
La technique Fast Forward s'appuie sur l'entraînement à faible rang. Elle accélère le processus d'enseignement en répétant certaines étapes jusqu'à ce que le modèle n'améliore plus ses performances sur un petit groupe test. En mélangeant des étapes d'enseignement normales avec des étapes Fast Forward, cette méthode peut réduire considérablement le travail nécessaire, rendant le processus global plus rapide tout en maintenant de bons résultats.
Méthode ReLoRA
ReLoRA est une autre méthode qui combine des mises à jour à faible rang avec des modèles plus grands. Elle permet d'entraîner de gros modèles sans nécessiter autant de mémoire ou de temps. Utiliser ReLoRA peut aider à économiser de l'espace sur les ordinateurs et à améliorer la vitesse d'apprentissage des modèles, ce qui en fait un outil utile pour travailler avec des modèles de langage volumineux.
Avantages de l'Entraînement à Faible Rang
Dans l'ensemble, les techniques d'entraînement à faible rang aident à rendre le processus d'enseignement des gros modèles plus rapide et plus efficace. Elles sont particulièrement utiles pour des projets à grande échelle, permettant de bons résultats tout en utilisant moins de ressources.