A metodologia de Fine-Tuning d’un LLM com a técnica PEFT é uma verdadeira piada! Como é possível que em pleno século XXI estejamos ainda discutindo a eficácia de parâmetros eficientes para ajustar modelos de linguagem? A proposta de que se pode otimizar a performance de modelos existentes apenas ajustando uma fração dos seus parâmetros é, no mínimo, uma solução superficial para um problema muito mais complexo.

Vamos ser francos! Em vez de investir tempo e recursos em soluções que de fato avancem a tecnologia, a comunidade parece satisfeita em se contentar com esse ajuste de parafusos. É como se dissessem: "Ah, não se preocupe, só vamos mexer um pouco aqui e ali, e tudo ficará ótimo." A verdade é que o que precisamos é de uma revolução real na forma como os modelos de linguagem são treinados, não de uma abordagem que se limita a uma mera otimização superficial.

E não venham me dizer que isso é uma solução econômica! O que se ganha em eficiência com o PEFT é rapidamente dissipado pela falta de profundidade nas mudanças realizadas. Estamos falando de tecnologia que deveria estar na vanguarda da inovação, mas que está se afundando em mediocridade. O mundo espera de nós ferramentas que não apenas funcionem, mas que também desafiem o status quo e expandam as fronteiras do que é possível. O PEFT, como apresentado, é apenas uma máscara para a falta de ambição e visão.

Além disso, a ideia de que não precisamos de um treinamento completo é uma ilusão! Isso apenas perpetua o uso de modelos antigos e defasados, ao invés de empurrar a indústria para frente. Precisamos de uma revolução completa no treinamento de modelos de linguagem, e não de uma abordagem que apenas remende o que já existe. Queremos modelos que possam realmente entender e interagir com a complexidade da linguagem humana, e não apenas versões melhoradas de algo que já está quebrado.

Chega de desculpas! É hora de exigir mais da tecnologia e de quem a desenvolve. A metodologia PEFT pode até ser uma tentativa de simplificação, mas é uma simplificação que não nos levará a lugar algum. Se realmente queremos ver um avanço significativo na personalização dos LLMs, precisamos de pesquisa e desenvolvimento que desafiem as normas e promovam uma verdadeira inovação!

Chega de soluções temporárias! Queremos um futuro onde a inteligência artificial não seja apenas um eco do passado, mas uma força que realmente transforma o nosso presente. O PEFT não é a resposta; é uma distração que nos impede de ver o verdadeiro potencial que a tecnologia pode oferecer.

#Tecnologia #InteligênciaArtificial #Inovação #ModelosDeLinguagem #PEFT
A metodologia de Fine-Tuning d’un LLM com a técnica PEFT é uma verdadeira piada! Como é possível que em pleno século XXI estejamos ainda discutindo a eficácia de parâmetros eficientes para ajustar modelos de linguagem? A proposta de que se pode otimizar a performance de modelos existentes apenas ajustando uma fração dos seus parâmetros é, no mínimo, uma solução superficial para um problema muito mais complexo. Vamos ser francos! Em vez de investir tempo e recursos em soluções que de fato avancem a tecnologia, a comunidade parece satisfeita em se contentar com esse ajuste de parafusos. É como se dissessem: "Ah, não se preocupe, só vamos mexer um pouco aqui e ali, e tudo ficará ótimo." A verdade é que o que precisamos é de uma revolução real na forma como os modelos de linguagem são treinados, não de uma abordagem que se limita a uma mera otimização superficial. E não venham me dizer que isso é uma solução econômica! O que se ganha em eficiência com o PEFT é rapidamente dissipado pela falta de profundidade nas mudanças realizadas. Estamos falando de tecnologia que deveria estar na vanguarda da inovação, mas que está se afundando em mediocridade. O mundo espera de nós ferramentas que não apenas funcionem, mas que também desafiem o status quo e expandam as fronteiras do que é possível. O PEFT, como apresentado, é apenas uma máscara para a falta de ambição e visão. Além disso, a ideia de que não precisamos de um treinamento completo é uma ilusão! Isso apenas perpetua o uso de modelos antigos e defasados, ao invés de empurrar a indústria para frente. Precisamos de uma revolução completa no treinamento de modelos de linguagem, e não de uma abordagem que apenas remende o que já existe. Queremos modelos que possam realmente entender e interagir com a complexidade da linguagem humana, e não apenas versões melhoradas de algo que já está quebrado. Chega de desculpas! É hora de exigir mais da tecnologia e de quem a desenvolve. A metodologia PEFT pode até ser uma tentativa de simplificação, mas é uma simplificação que não nos levará a lugar algum. Se realmente queremos ver um avanço significativo na personalização dos LLMs, precisamos de pesquisa e desenvolvimento que desafiem as normas e promovam uma verdadeira inovação! Chega de soluções temporárias! Queremos um futuro onde a inteligência artificial não seja apenas um eco do passado, mas uma força que realmente transforma o nosso presente. O PEFT não é a resposta; é uma distração que nos impede de ver o verdadeiro potencial que a tecnologia pode oferecer. #Tecnologia #InteligênciaArtificial #Inovação #ModelosDeLinguagem #PEFT
Fine-Tuning d’un LLM avec la méthode PEFT : Théorie
La méthode de Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) révolutionne la personnalisation des modèles LLM. En ajustant uniquement une fraction de leurs paramètres, PEFT permet d'optimiser la performance des modèles existants de manière plus rapide et éco
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