PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) cập nhật những phần nào của LLM?

Mở bài

Khi bắt đầu làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhiều người thường gặp câu hỏi: làm sao tinh chỉnh mô hình sao cho phù hợp bài toán mà không cần cụm GPU lớn. Trong quá trình làm dự án, nhu cầu “tinh chỉnh vừa đủ” xuất hiện thường xuyên, đặc biệt với các nhóm phát triển không có hạ tầng mạnh. Đây là lúc PEFT trở thành giải pháp quen thuộc.

PEFT là gì và cập nhật phần nào của mô hình?

PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) là nhóm kỹ thuật cho phép tinh chỉnh LLM bằng cách chỉ thay đổi một phần nhỏ tham số. Thay vì cập nhật toàn bộ mô hình gồm hàng tỷ tham số, PEFT thường chỉ thêm hoặc điều chỉnh vài lớp phụ nằm quanh mô hình gốc. Phần lõi của LLM được giữ nguyên.

Các dạng phổ biến của PEFT bao gồm:

LoRA: thêm các ma trận hạng thấp vào một số lớp trọng số.
Prefix/Prompt Tuning: thêm các vector học được ở phần đầu chuỗi đầu vào.
Adapter: chèn các khối nhỏ giữa các lớp Transformer.

Điểm chung của chúng là mô hình gốc được “đóng băng”, chỉ một phần nhỏ tham số bổ sung được cập nhật.

Ví dụ thực tế

Giả sử bạn tinh chỉnh LLM cho bài toán phân loại văn bản chuyên ngành y khoa. Thay vì cập nhật toàn bộ vài chục tỷ tham số, bạn có thể dùng LoRA để chỉ học thêm khoảng vài triệu tham số cho các ma trận hạng thấp. Kết quả vẫn đạt chất lượng tốt, chi phí thấp hơn, dễ triển khai.

Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Trong thực tế triển khai:

PEFT giúp rút ngắn thời gian huấn luyện.
Giảm chi phí GPU.
Giúp dễ dàng lưu trữ nhiều phiên bản mô hình cho nhiều khách hàng.
Giảm rủi ro làm “quên mất” tri thức ban đầu của mô hình.

Khi dự án cần thử nhiều hướng khác nhau, nhóm kỹ thuật thường chọn PEFT để xoay vòng nhanh.

Liên hệ kiến thức nền

Để hiểu rõ PEFT, nhiều người thường đi qua các nhóm kiến thức như:

Kiến trúc mô hình từ Module 7–8 trong mảng Deep Learning (cách layers hoạt động, cơ chế Transformer).
Hiểu embedding và xử lý chuỗi từ Module 10 về NLP.
Gốc tối ưu hóa, hàm mất mát từ Module 5 để hiểu cách PEFT cập nhật tham số.

Những nền tảng này giúp nắm bản chất việc “đóng băng tham số” và “chỉ học phần bổ sung”.

Lời khuyên cho người bắt đầu

Bạn có thể thử tinh chỉnh một mô hình nhỏ trước, so sánh giữa full fine-tuning và PEFT để cảm nhận sự khác biệt. Việc thử nghiệm nhiều cấu hình khác nhau sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn tác động của từng phương pháp.

Hỏi đáp nhanh về PEFT

PEFT có cập nhật toàn bộ mô hình không?
Không, chỉ cập nhật một phần nhỏ tham số bổ sung.
Có cần GPU mạnh để chạy PEFT không?
Không, vì số tham số cần học rất ít.
PEFT có làm giảm chất lượng so với full fine-tuning không?
Không nhất thiết, nhiều bài toán đạt kết quả tương đương.
Có thể dùng PEFT cho cả mô hình nhỏ và lớn không?
Có, phương pháp hoạt động trên nhiều kích cỡ mô hình.

FAQ về AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.