Тонкая настройка Llama 3.2 11B с Q-LoRA для экстрактивного вопросно-ответного поиска
Большие языковые модели (LLM) стали необходимыми инструментами в обработке естественного языка, способными справляться с различными задачами. Однако из-за широкого обучения они могут не проявлять себя в конкретных приложениях без дальнейшей адаптации. Техники тонкой настройки, такие как Q-LoRA, позволяют исследователям адаптировать предварительно обученные модели, такие как Llama 3.2 11B, для конкретных задач, таких как экстрактивный вопросно-ответный поиск. Эта статья описывает процесс тонкой настройки Llama 3.2 11B с использованием Q-LoRA на наборе данных SQuAD v2, демонстрируя улучшения производительности, достигнутые с помощью этого метода.
LoRA, или адаптация низкого ранга, — это техника, которая вводит новые веса в существующую модель, не изменяя оригинальные параметры. Добавляя адаптерные веса, которые корректируют выходы определенных слоев, LoRA позволяет моделям сохранять свои предварительно обученные знания, одновременно приобретая новые возможности, адаптированные к конкретным задачам. В этом эксперименте акцент сделан на тонкой настройке Llama 3.2 11B для экстрактивного вопросно-ответного поиска, с целью извлечения точных текстовых сегментов, которые напрямую отвечают на запросы пользователей, а не обобщают или перефразируют содержание. Эксперимент проводился на платформе Google Colab с использованием GPU A100, при этом библиотека Hugging Face Transformers облегчала реализацию.
Результаты процесса тонкой настройки были многообещающими, продемонстрировав значительное увеличение производительности модели на валидационном наборе. Оценка BERT улучшилась с 0.6469 до 0.7505, в то время как точный балл совпадения вырос с 0.116 до 0.418. Эти улучшения указывают на то, что техника Q-LoRA эффективно адаптирует модель Llama 3.2 11B для задач экстрактивного вопросно-ответного поиска. Эта статья служит руководством для исследователей, желающих применить аналогичные методы к другим моделям и задачам, подчеркивая потенциал тонкой настройки в области обработки естественного языка.