Ajuste LoRA en su MacBook Apple Silicon | de Matthew Gunton | noviembre de 2024
Vayamos a realizar ajustes paso a paso en su MacBook Imagen del autor – Flux.1 A medida que los modelos se vuelven más pequeños, vemos cada vez más computadoras de…
Mejora de la verificación de datos con LoraMap: un enfoque inspirado en la neurociencia para una integración eficiente de LoRA
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) han demostrado un gran rendimiento en aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Sin embargo, tienen altos costos computacionales al ajustarlos, lo…
Servir varios adaptadores LoRA con vLLM | por Benjamin Marie | agosto de 2024
Sin ningún aumento de latencia Generado con DALL-E Con un adaptador LoRA, podemos especializar un modelo de lenguaje grande (LLM) para una tarea o un dominio. El adaptador debe cargarse…
Investigadores de IA de Microsoft desarrollaron un nuevo marco mejorado ResLoRA para la adaptación de bajo rango (LoRA)
Los modelos de lenguajes grandes (LLM) con cientos de miles de millones de parámetros han mejorado significativamente el rendimiento en diversas tareas. El ajuste de los LLM en conjuntos de…
Investigadores de UC Berkeley presentan LoRA+: un gran avance en el ajuste del modelo de aprendizaje automático con tasas de aprendizaje optimizadas para una eficiencia y un rendimiento superiores
En el aprendizaje profundo, la búsqueda de eficiencia ha llevado a un cambio de paradigma en la forma en que ajustamos los modelos a gran escala. La investigación encabezada por…
Tensoic AI lanza Kan-Llama: una LoRA 7B Llama-2 preentrenada y ajustada en tokens ‘Kannada’
Tensoic ha introducido recientemente Llama canarés (Kan-LLaMA) para abordar las limitaciones de los modelos de lenguaje (LLM), centrándose específicamente en las características de propiedad, los recursos computacionales y las barreras…
Comprensión de LoRA: adaptación de rango bajo para ajustar modelos grandes
Comprensión de LoRA: adaptación de rango bajo para ajustar modelos grandes Matemáticas detrás de este método de ajuste eficiente de parámetros El ajuste fino de grandes modelos previamente entrenados es…
Investigadores de Google y UIUC proponen ZipLoRA: un novedoso método de inteligencia artificial para fusionar perfectamente estilos y sujetos LoRA entrenados de forma independiente
Investigadores de Google Research y UIUC proponen ZipLoRA, que aborda la cuestión del control limitado sobre las creaciones personalizadas en modelos de difusión de texto a imagen mediante la introducción…
Combine múltiples adaptadores LoRA para Llama 2
Agregue habilidades a su LLM sin necesidad de ajustar nuevos adaptadores Imagen del autor — Realizada con una imagen de Pixabay Ajustar completamente un modelo de lenguaje grande (LLM) previamente…
Conozca LQ-LoRA: una variante de LoRA que permite la descomposición de matrices cuantificadas de bajo rango para un ajuste eficiente del modelo de lenguaje
En la era de la Inteligencia Artificial que avanza rápidamente, la introducción de los modelos de lenguajes grandes (LLM) ha transformado la forma en que las máquinas y los humanos…