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Collapse reference+learner hydra heads when using LoRa

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#320 aberto em 21 de fev. de 2023

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Description

🚀 The feature, motivation, and pitch

With additive (delta-style) parameter-efficient tuning methods such as LoRa, we should be able to make a slightly more mem-efficient hydra architecture by using a single block that does ~frozen_head + tunable_weights for the learner/policy head's fwd-pass and simply frozen_head for the reference, instead of maintaining 2x heads.

CC @LouisCastricato and @cat-state for pointing this out

Alternatives

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Additional context

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Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Estude a implementação atual do hydra head no código. Entenda como o LoRa funciona e refatore os heads para usar um único bloco que aplica um head congelado para a referência e adiciona uma camada LoRa ajustável para o head do aprendiz.
Pilha de tecnologia
python
Domain
machine learningai
Tipo Issue
Funcionalidade
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
3
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
Meio dia
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Ativo
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Claro
Prerequisites
PythonGit
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
65