Affinage de l'espace latent

Définition

Technique d'affinage 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.

Par exemple, on peut ainsi remplacer des mots par des émojis.

Français

affinage de l'espace latent

peaufinage de l'espace latent

affinage de représentation(s)

peaufinage de représentation(s)

Anglais

representation fine-tuning

representation fine tuning

representation finetuning

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.

Español

refinar el espacio latente

Técnica de ajuste fino de un extenso modelo de lenguaje que consiste en realizar una intervención «dirigida» sobre una pequeña parte del espacio latente o representación oculta del modelo extenso de lenguaje a la manera de APMA (adaptación mediante modelo auxiliar ).

Sources

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

101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »