LoRA를 이용한 LLM 미세 조정 (Fine-tuning)
요약
LoRA(Low-Rank Adaptation) 기술을 활용하여 대규모 언어 모델을 효율적으로 미세 조정하는 방법을 다룹니다. SST-2 데이터셋을 사용하여 텍스트 분류 작업을 수행하는 Jupyter Notebook 기반의 튜토리얼입니다.
핵심 포인트
- LoRA를 통한 효율적인 LLM 미세 조정 방법 제시
- SST-2 데이터셋을 활용한 텍스트 분류 실습
- Hugging Face와 PyTorch 기반의 구현 방식
저장소: fshnkarimi/Fine-tuning-an-LLM-using-LoRA
언어: Jupyter Notebook
Stars: 56
Forks: 8
주제: bert, deep-learning, fine-tuning, huggingface, language-model, lora, machine-learning, natural-language-processing, pytorch, roberta, sentiment-analysis, text-classification, transformers
설명:
📚 언어 모델의 LoRA (Low-Rank Adaptation)를 이용한 텍스트 분류 (Text Classification) - Stanford Sentiment Treebank (SST-2) 데이터셋과 LoRA 기술을 사용하여 텍스트 분류 작업을 위해 대규모 언어 모델 (Large Language Models)을 효율적으로 미세 조정 (Fine-tune) 합니다.
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