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Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) ist ein innovativer Ansatz in der KI und NLP, der es ermöglicht, große vortrainierte Modelle an spezifische Aufgaben anzupassen, indem nur ein kleiner Teil ihrer Parameter aktualisiert wird. Dadurch werden die Rechenkosten und die Trainingszeit für eine effiziente Bereitstellung reduziert.

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