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ReFT 算法详解
使用 ReFT 有什么优势？ ReFT 的主要优势之一是其参数效率。 传统的微调方法需要更新模型参数的很大一部分，这可能计算成本高昂且耗费大量资源，尤其是对于具有数十亿个参数的大型语言模型。ReFT 方法通常需要少几个数量级的参数训练，从而缩短训练时间并降低内存要求。 ReFT 与 PeFT 有何不同？ 力量在于差异，而不是相似之处！ ReFT （表示微调） 在几个关键方面与传统的参数高效微……
yg9538 - 2024年12月9日 16:34
ReFT 微调Llama3
介绍 参数高效微调 （PEFT） 方法旨在通过仅涉及几个参数的权重更新来调整大型语言模型。尽管如此，之前关于可解释性的大多数研究表明，表示包含大量的语义信息，这意味着编辑表示可能是一个更有效的选择。这就是 Representation Finetuning （ReFT） 方法的用武之地。事实上，LoReFT（ReFT 系列的一部分）是现有 PEFT 的直接替代品，并且学习的干预措施比以前最先进的 ……
yg9538 - 2024年12月9日 16:22
ReFT AI论文笔记
ReFT 本文介绍了表示微调（ReFT），这是一系列通过学习任务特定的隐藏表示干预而不是修改模型权重来适应大型语言模型的方法。作者关注于一种称为低秩线性子空间ReFT（LoReFT）的ReFT特例，它在由低秩投影矩阵张成的线性子空间中干预隐藏表示。LoReFT受到最近在模型可解释性研究中使用干预表示来理解和引导模型行为的启发。作者评估了LoReFT和一种高效的消融实验DiReFT在常识推理、算术推……
yg9538 - 2024年12月9日 16:17
ReFT概要
ReFT是每个人都需要的么？ 抽象： 大型神经模型旨在通过使用参数高效微调 （PEFT） 技术更新到有限数量的权重来进行调整。然而，编辑表示可能是一个更有效的选择，因为之前的大量可解释性研究表明，表示编码重要的语义信息。 为了验证这一理论，我们创建了一系列 ReFT 技术。ReFT 技术使用冻结的基础模型学习对隐藏表示的特定任务干预。 我们定义了低秩线性子空间 ReFT （LoReFT），这是 ……
yg9538 - 2024年12月9日 16:17
不是每个人都开始使用 ReFT 吗？
不是每个人都开始使用 ReFT 吗？ 斯坦福大学于 2024 年 5 月发表了论文 ReFT：语言模型的表示微调，该论文立即显示出其巨大的潜力。2024 年 7 月，Oxen.ai 展示了一个实验，在 14 分钟内在单个 Nvidia A10 GPU 上微调 Llama3 （8B），进一步展示了这项技术的强大功能。 与专注于修改模型权重或输入的 SOTA PEFT 方法不同，ReFT 技术基于先前……
yg9538 - 2024年12月9日 16:16