Engenharia da Computação
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Artigo Científico Acesso aberto Utilização de fine-tuning para melhorar o desempenho de customização de modelos de IA(LLM) utilizando QLoRA(2023-12) CASARA, Lucas Patrick; HEIDEMANN, André Nicolas; ALVES, Luiz Carlos Machado; WOLFF, Victor AlexandreEste artigo apresenta uma avaliação do desempenho de adaptadores QLoRA para modelos de linguagem grandes (LLMs) quantizados. Os adaptadores QLoRA são uma técnica recente que permite melhorar o desempenho de LLMs quantizados sem afetar significativamente sua eficiência. O artigo foi realizado em um conjunto de dados de texto e código e os resultados mostraram que os adaptadores QLoRA podem melhorar significativamente o desempenho de LLMs quantizados em uma variedade de tarefas, incluindo geração de texto, tradução e resposta a perguntas.