Optimisation de l’entraînement des grands modèles de langage grâce à l’échantillonnage par importance couche par couche.
Une nouvelle méthode d’optimisation de l’entraînement des grands modèles de langage a été développée, appelée Layerwise Importance Sampled AdamW (LISA). Cette méthode utilise l’échantillonnage par importance couche par couche pour sélectionner les couches les plus importantes à mettre à jour, ce qui permet de réduire la quantité de mémoire nécessaire tout en améliorant les performances.
Points clés
- LISA utilise l’échantillonnage par importance couche par couche pour sélectionner les couches les plus importantes à mettre à jour.
- Cette méthode permet de réduire la quantité de mémoire nécessaire pour l’entraînement des grands modèles de langage.
- LISA a été testée sur plusieurs tâches de fine-tuning et a obtenu des résultats supérieurs à ceux de l’entraînement complet des paramètres et de l’entraînement à faible rang.
- LISA a été mise en œuvre sur des modèles de langage pré-entraînés tels que LLaMA-2-7B et a obtenu des résultats prometteurs.
À retenir
L’échantillonnage par importance couche par couche est une méthode efficace pour optimiser l’entraînement des grands modèles de langage. Cette méthode permet de réduire la quantité de mémoire nécessaire tout en améliorant les performances. Les entreprises et les chercheurs peuvent envisager d’utiliser LISA pour l’entraînement de leurs propres modèles de langage.
