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indsigt - Effiziente Anpassung von Sprachmodellen
Effiziente Anpassung von großen Sprachmodellen für die Codegenerierung mit SEED
Effiziente Anpassung von Large Language Models (LLMs) für die Codegenerierung durch SEED.
Effiziente Anpassung von Sprachmodellen durch Repräsentationsanpassung (Representation Finetuning, ReFT)
ReFT-Methoden passen Sprachmodelle durch das Lernen von Interventionen auf eingefrorene Repräsentationen an, anstatt Modellgewichte zu ändern. Dies ermöglicht eine deutlich effizientere Anpassung als bisherige parametersparsame Feinabstimmungsmethoden (PEFTs).
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