« Peaufinage de l'espace latent » : différence entre les versions
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<!-- 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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Version du 18 juin 2024 à 13:31
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)
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
