Core Concepts
Parameter-effizientes Finetuning (PEFT) bietet eine praktische Lösung, um große Modelle effizient an verschiedene Downstream-Aufgaben anzupassen, indem nur eine minimale Anzahl zusätzlicher Parameter eingeführt oder Rechenressourcen benötigt werden.
Abstract
Dieser Artikel bietet eine umfassende Übersicht über verschiedene PEFT-Algorithmen und deren Leistung sowie Rechenaufwand. Es wird ein Überblick über Anwendungen gegeben, die mit unterschiedlichen PEFT-Algorithmen entwickelt wurden, und es werden gängige Techniken diskutiert, um die Rechenkosten für PEFT zu reduzieren. Darüber hinaus wird ein Überblick über verschiedene Systemdesigns in der Praxis gegeben, um die Implementierungskosten unterschiedlicher PEFT-Algorithmen zu untersuchen.
Der Artikel beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen von Großen Sprachmodellen (LLM) und PEFT, einschließlich des Berechnungsflusses von LLM und eines Überblicks über verschiedene PEFT-Algorithmen. Anschließend werden die PEFT-Algorithmen in vier Kategorien eingeteilt: additive, selektive, reparametrisierte und hybride Finetuning-Methoden. Für jede Kategorie werden die Konzepte, Vor- und Nachteile sowie Beispielimplementierungen detailliert erläutert.
Darüber hinaus werden Strategien zur weiteren Reduzierung der Recheneffizienz verschiedener PEFT-Algorithmen, wie KV-Cache-Management, Pruning, Quantisierung und Speicheroptimierung, untersucht. Der Artikel erweitert dann den Anwendungsbereich von PEFT über den reinen Rechenaspekt hinaus und untersucht Innovationen bei der Anwendung von PEFT-Techniken auf verschiedene Modellarchitekturen wie LLMs, Vision Transformer, visuelle-sprachliche Ausrichtungsmodelle und Diffusionsmodelle.
Abschließend werden Herausforderungen beim Systemdesign für PEFT-Methoden erörtert, einschließlich verteiltem Finetuning, PEFT-Abfragediensten und gleichzeitigem PEFT-Finetuning.
Stats
Die LLaMA-7B-Architektur besteht aus 7 Milliarden Parametern.
Die Größe des KV-Cache-Speichers für die Decoder-Schichten beträgt L x 2 x b x l x dhead x nhead.
Quotes
"Parameter-effizientes Finetuning (PEFT) bietet eine praktische Lösung, um große Modelle effizient an verschiedene Downstream-Aufgaben anzupassen, indem nur eine minimale Anzahl zusätzlicher Parameter eingeführt oder Rechenressourcen benötigt werden."
"PEFT-Strategien können in vier Kategorien eingeteilt werden: additive, selektive, reparametrisierte und hybride Finetuning-Methoden."