DEF.: PEFT-Methoden sind Techniken des maschinellen Lernens, speziell im Bereich des Fine-Tunings von vortrainierten Modellen, bei denen die Anpassungen mit einer geringen Anzahl von trainierbaren Parametern durchgeführt werden. Im Gegensatz zu traditionellen Fine-Tuning-Verfahren, die alle Parameter eines Modells aktualisieren, fokussieren sich PEFT-Methoden darauf, nur eine kleine Teilmenge der Parameter zu optimieren. Dies ermöglicht eine effizientere Anpassung an spezifische Aufgaben ohne den umfangreichen Rechenaufwand.
Beispiel: Angenommen, ein Unternehmen möchte ein vortrainiertes Sprachmodell für die Erkennung spezifischer Fachbegriffe in der Finanzbranche nutzen. Statt das gesamte Modell neu zu trainieren, könnten durch PEFT-Methoden nur die letzten Schichten oder spezielle Adaptermodule trainiert werden, um die Erkennung dieser Fachbegriffe zu verbessern, während der Großteil des ursprünglichen Modells unverändert bleibt.
Vorteile:
- Ressourcenschonung: Reduziert den Bedarf an Rechenleistung und Speicherplatz.
- Schnellere Anpassung: Ermöglicht eine schnellere Implementierung und Iteration.
- Spezialanpassung: Bietet die Möglichkeit, das Modell effizient auf spezielle Anwendungen oder Datensätze zuzuschneiden.
Zusammenfassung: PEFT-Methoden revolutionieren das Fine-Tuning von KI-Modellen, indem sie eine schnelle und ressourceneffiziente Anpassung ermöglichen. Durch das gezielte Trainieren einer begrenzten Anzahl von Parametern können diese Methoden spezifische Aufgaben effektiv verbessern, ohne die umfassenden Ressourcen herkömmlicher Ansätze zu erfordern.