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パラメータ効率が圧倒的に高いLLM学習手法ReFT(Representation Finetuning)を試してみた。|株式会社IZAI 技術ブログ
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パラメータ効率が圧倒的に高いLLM学習手法ReFT(Representation Finetuning)を試してみた。|株式会社IZAI 技術ブログ
パラメータ効率が圧倒的に高いLLM学習手法ReFT(Representation Finetuning)を試してみた。 こんにちは... パラメータ効率が圧倒的に高いLLM学習手法ReFT(Representation Finetuning)を試してみた。 こんにちは!株式会社IZAI、エンジニアチームです。 今回は従来のLLMファインチューニング手法よりも10~50倍効率的とされているReFT(Representation Finetuning)を試してみます。 現論文はこちら 1. ReFTとはファインチューニングReFTとはRepresentation Finetuningの名前の通りファインチューニングにおける学習法です。今回紹介する手法は以下の図の赤枠の部分になります。 図1 LLMの学習の全体像とReFTの位置付け https://dalab.jp/archives/journal/llm-finetuning-part1/ちなみに、この図はこちらから引用させていただいたのですが、LLMの全体像が大変わかりやすく