« Peaufinage de l'espace latent » : différence entre les versions


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== Définition ==
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Technique de [[Peaufinage d'un grand modèle de langues|peaufinage d'un grand modèle de langues]] qui consiste à intervenir « chirurgicalement » sur une petite partie de l'[[espace latent]] ou représentation cachée du [[grand modèle de langues]] à la manière de l'APMA ([[adaptation par modèle auxiliaire]]).
Technique de [[Peaufinage d'un grand modèle de langues|peaufinage d'un grand modèle de langues]] qui consiste à faire une intervention « ciblée » sur une petite partie de l'[[espace latent]] ou de la représentation cachée du [[grand modèle de langues]] à la manière de l'APMA ([[adaptation par modèle auxiliaire]]).
 
== Compléments ==
 
L'intervention « ciblée » vise typiquement une amélioration sémantique du comportement du [[grand modèle de langues]].


== Français ==
== Français ==
''' peaufinage de l'espace latent '''
'''peaufinage de l'espace latent'''


''' peaufinage de représentations '''
''' peaufinage de représentations '''
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== Anglais ==
== Anglais ==
''' representation fine-tuning '''
''' representation fine-tuning '''
'''ReFT'''


<!-- PYREFT, a representation fine-tuning (ReFT) library that supports adapting internal language model representations via trainable interventions. With fewer fine-tuning parameters and more robust performance, pyreft can boost fine-tuning efficiency, decrease fine-tuning cost, while opening the doors to study the interpretability of adapting parameters. -->
<!-- PYREFT, a representation fine-tuning (ReFT) library that supports adapting internal language model representations via trainable interventions. With fewer fine-tuning parameters and more robust performance, pyreft can boost fine-tuning efficiency, decrease fine-tuning cost, while opening the doors to study the interpretability of adapting parameters. -->
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[https://github.com/stanfordnlp/pyreft  Github - PYREFT]
[https://github.com/stanfordnlp/pyreft  Github - PYREFT]


[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Version du 18 juin 2024 à 14:31

En chantier

Définition

Technique de peaufinage d'un grand modèle de langues qui consiste à faire une intervention « ciblée » sur une petite partie de l'espace latent ou de la représentation cachée du grand modèle de langues à la manière de l'APMA (adaptation par modèle auxiliaire).

Compléments

L'intervention « ciblée » vise typiquement une amélioration sémantique du comportement du grand modèle de langues.

Français

peaufinage de l'espace latent

peaufinage de représentations

Anglais

representation fine-tuning

ReFT

Source

ReFT: Representation Finetuning for Language Models, Wu et al. (2024)

ReFT: Representation Finetuning for Language Models, Shaoni Mukherjee (2024)

Representation fine-tuning (ReFT): A Powerful Parameter-Efficient Way to Fine-tune Language Models, Sachin Mukar

Github - PYREFT