LoRA – Explicado de forma intuitiva y exhaustiva

LoRA - Explicado de manera intuitiva y completa

Procesamiento del Lenguaje Natural | Aprendizaje Automático

Explorando la onda moderna del aprendizaje automático con afinamiento de vanguardia

El afinamiento de vanguardia es el proceso de adaptar un modelo de aprendizaje automático a una aplicación específica, lo cual puede ser vital para lograr un rendimiento consistente y de alta calidad. En este artículo discutiremos “Adaptación de Rango Bajo” (LoRA), una de las estrategias de afinamiento de vanguardia más populares. Primero cubriremos la teoría, y luego utilizaremos LoRA para afinar un modelo de lenguaje, mejorando sus habilidades de respuesta a preguntas.

¿Para quién es útil? Para cualquier persona interesada en aprender enfoques de vanguardia en aprendizaje automático. Nos centraremos en el modelado de lenguaje en este artículo, pero LoRA es una opción popular en muchas aplicaciones de aprendizaje automático.

¿Qué tan avanzado es este artículo? Este artículo debería ser accesible para científicos de datos y entusiastas novatos, pero contiene temas que son críticos en aplicaciones avanzadas.

Pre-requisitos: Si bien no son obligatorios, tener un sólido entendimiento práctico de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) probablemente sería útil. Siéntete libre de consultar mi artículo sobre transformers, una forma común de modelo de lenguaje, para obtener más información:

• Aprendizaje automático en la prueba de software
• ¡Gen-AI Diversión, Miedo y Futuro!
• Transmisión de respuestas de modelos de lenguaje amplios en Amazon SageMaker JumpStart

Transformers — De manera intuitiva y exhaustiva explicados

Explorando la onda moderna del aprendizaje automático: desmontando el transformer paso a paso

towardsdatascience.com

Probablemente también querrás tener una idea de qué es un gradiente. También tengo un artículo al respecto:

¿Qué son los gradientes y por qué explotan?

Al leer este artículo, tendrás un entendimiento sólido del concepto más importante en aprendizaje profundo

towardsdatascience.com

Si no te sientes seguro en ninguno de estos temas, aún puedes obtener mucho de este artículo, pero están ahí por si te confundes.

¿Qué y por qué es el afinamiento de vanguardia?

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