Treffen Sie zwei getrennte Entscheidungen: welches Lernziel zu Ihren Daten passt und wie viel des Modells aktualisiert wird. Keine Methode gewinnt über alle Modelle, Aufgaben und Hardware-Stacks hinweg.
Daten: Beispiele aus Eingabe und gewünschter Ausgabe
Eine stabile Aufgabe, eine Antwortstruktur, einen Stil oder ein Muster für Tool-Aufrufe vermitteln.
Achten Sie auf: Das Modell kann Fehler und Verzerrungen der Demonstrationen übernehmen; unbeteiligtes Verhalten kann sich verschlechtern.
Daten: Bevorzugte und nicht bevorzugte Antworten oder gleichwertiges Feedback
Entscheidungen dort verschieben, wo sich Qualität leichter vergleichen als in einer einzigen idealen Antwort festschreiben lässt.
Achten Sie auf: Labelrichtlinie, Übereinstimmung der Annotierenden und Holdout-Evaluierung zählen so viel wie der Algorithmus.
Daten: Prompts sowie ein verlässlicher Grader oder ein Belohnungssignal
Ergebnisse optimieren, die sich über generierte Trajektorien hinweg konsistent bewerten lassen.
Achten Sie auf: Reward Hacking, Verzerrung des Graders, Instabilität und höhere Betriebskomplexität erfordern zusätzliche Kontrollen.
Aktualisiert die Basisgewichte und bietet die größte Flexibilität, mit der höchsten Last bei Speicher, Ablage und Rollback.
Nur erwägen, wenn Adaptermethoden ein gemessenes Ziel verfehlen und Infrastruktur und Daten es rechtfertigen.
Friert das Basismodell ein und trainiert kleinere Update-Module. Die Artefakte sind kompakt, und mehrere Adapter können sich eine Basis teilen.
Für viele Transformer-Workloads ein sinnvolles erstes Experiment; Rang und Zielmodule bleiben empirisch zu bestimmen.
Backpropagiert durch eine quantisierte, eingefrorene Basis in LoRA-Adapter und senkt so den Speicher für Basisgewichte, möglicherweise zulasten von Kompatibilität und Durchsatz.
Nützlich, wenn Speicher die bindende Beschränkung ist; prüfen Sie die Quantisierungsunterstützung und die finale Serving-Qualität.
DoRA, AdaLoRA, LoRA+ und weitere Varianten ändern Parametrisierung, Zuteilung oder Optimierung. Probieren Sie eine nur aus, wenn ihre Implementierung Ihr Modell unterstützt und sie eine gemessene Schwäche der einfacheren Baseline behebt.
QAT zielt auf die Qualität nach einem Deployment in niedriger Präzision. Das unterscheidet es von QLoRA, das vor allem eine quantisierte, eingefrorene Basis nutzt, um Trainingsspeicher zu sparen. Prüfen Sie das exportierte Format auf der vorgesehenen Runtime.