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LoRA x QLoRA : fine-tuning de modelos! Ao afazer fine-tuning de modelos de linguagem (LLMs ou SLMs), técnicas como LoRA e QLoRA oferecem abordagens eficientes em termos de parâmetros e recursos computacionais. Recentemente, métodos como o IR-QLoRA têm aprimorado ainda mais a precisão desses modelos quantizados. LoRA (Low-Rank Adaptation): Objetivo: Reduzir a complexidade do ajuste fino em LLMs, atualizando apenas uma pequena fração dos parâmetros do modelo. Funcionamento: Introduz matrizes de baixo rank que capturam atualizações necessárias durante o ajuste fino, mantendo a maioria dos parâmetros originais congelados. Vantagens: Diminui os requisitos de memória e computação, permitindo ajustes finos mais rápidos e menos dispendiosos. QLoRA (Quantized LoRA): Objetivo: Aprimorar a eficiência do "fine-tuning" ao quantizar o modelo base antes de aplicar o LoRA. Funcionamento: Reduz a precisão dos pesos do modelo para 4 bits, diminuindo o uso de memória e permitindo o ajuste fino em hardware com menos recursos. Vantagens: Possibilita o "ajuste fino" de modelos maiores em GPUs com menor capacidade de memória, sem comprometer significativamente o desempenho. IR-QLoRA (Information Retention QLoRA): Objetivo: Mitigar os erros de quantização que podem afetar o desempenho do modelo após o ajuste fino. Funcionamento: Utiliza técnicas de calibração de informações para garantir que os parâmetros quantizados mantenham a precisão necessária durante o ajuste fino. Vantagens: Aumenta a precisão dos LLMs quantizados, permitindo que modelos como o LLaMA-7B alcancem melhorias significativas em benchmarks como o MMLU. Essas técnicas representam avanços significativos na adaptação eficiente de LLMs, tornando-os mais acessíveis e eficazes em diversas aplicações. Atenção: A Black Week da Scoras Academy termina hoje à meia-noite! Aproveite as ofertas para aprimorar suas habilidades em agentes de IA e treinamento de modelos.