کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Model training requires significantly more memory, compared with inference. Parameter efficient fine-tuning (PEFT) methods provide a means of adapting large models to downstream tasks using less memory. However, existing methods such as adapters, prompt tuning or low-rank adaptation (LoRA) either introduce latency overhead at inference time or achieve subpar downstream performance compared with full fine-tuning. In this work we propose Random Subspace Adaptation (ROSA), a method that outperforms previous PEFT methods by a significant margin, while maintaining a zero latency overhead during inference time. In contrast to previous methods, ROSA is able to adapt subspaces of arbitrarily large dimension, better approximating full-finetuning. We demonstrate both theoretically and experimentally that this makes ROSA strictly more expressive than LoRA, without consuming additional memory during runtime. As PEFT methods are especially useful in the natural language processing domain, where models operate on scales that make full fine-tuning very expensive, we evaluate ROSA in two common NLP scenarios: natural language generation (NLG) and natural language understanding (NLU) with GPT-2 and RoBERTa, respectively. We show that on almost every GLUE task ROSA outperforms LoRA by a significant margin, while also outperforming LoRA on NLG tasks. Our code is available at https://github.com/rosa-paper/rosa
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
آموزش مدل در مقایسه با استنتاج به حافظه قابل توجهی بیشتر نیاز دارد.روش های تنظیم دقیق و کارآمد پارامتر (PEFT) وسیله ای برای تطبیق مدل های بزرگ با کارهای پایین دست با استفاده از حافظه کمتر فراهم می کند.با این حال ، روش های موجود مانند آداپتورها ، تنظیم سریع یا سازگاری با رتبه پایین (LORA) یا در زمان استنتاج ، تأخیر را در زمان استنتاج معرفی می کنند یا به عملکرد پایین دست در زیر تنظیم کامل دست می یابند.در این کار ما سازگاری زیرپوش تصادفی (ROSA) را پیشنهاد می کنیم ، روشی که از روشهای قبلی PEFT با حاشیه قابل توجهی بهتر عمل می کند ، ضمن اینکه در طول زمان استنتاج ، یک سربار تاخیر صفر را حفظ می کند.بر خلاف روشهای قبلی ، ROSA قادر به تطبیق زیر مجموعه های ابعاد بزرگ خودسرانه است ، و بهتر از آن تقریب می یابد.ما از لحاظ نظری و تجربی نشان می دهیم که این امر باعث می شود روزا کاملاً بیانگر تر از لورا باشد ، بدون اینکه حافظه اضافی را در طول زمان اجرا کند.از آنجا که روش های PEFT به ویژه در حوزه پردازش زبان طبیعی مفید است ، جایی که مدل ها بر روی مقیاس هایی کار می کنند که تنظیم کامل بسیار گران قیمت را انجام می دهند ، ما ROSA را در دو سناریوی مشترک NLP ارزیابی می کنیم: تولید زبان طبیعی (NLG) و درک زبان طبیعی (NLU) بابه ترتیب GPT-2 و روبرتا.ما نشان می دهیم که تقریباً در هر کار چسب ، روزا با حاشیه قابل توجهی از لورا بهتر عمل می کند ، در حالی که از LORA نیز در کارهای NLG بهتر عمل می کند.کد ما در https://github.com/rosa-paper/rosa در دسترس است
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
