Некоторые преимущества использования метода LoRA при тонкой настройке больших языковых моделей:

• Сокращение вычислительных ресурсов. 14 Метод требует меньше памяти и вычислительной мощности, что снижает требования к оборудованию и связанные затраты. 4
• Ускорение адаптации. 4 Так как представление низкого ранга модели значительно меньше исходной, время, необходимое для адаптации модели к конкретной задаче или области, значительно сокращается. 4
• Сохранение предварительно обученных весов модели. 1 При традиционном подходе к тонкой настройке меняются все веса модели, что может привести к потере общих знаний, которыми она изначально обладала. 1 LoRA позволяет сохранять основную структуру и знания предварительно обученной модели, при этом адаптируя её к конкретным задачам или набору данных. 1
• Эффективное переключение задач. 2 LoRA позволяет совместно использовать предварительно подготовленную модель для нескольких задач, уменьшая необходимость поддерживать отдельные точно настроенные экземпляры для каждой задачи. 2
• Отсутствие задержки вывода. 2 Линейная конструкция LoRA не обеспечивает дополнительной задержки вывода по сравнению с полностью настроенными моделями, что делает её подходящей для приложений реального времени. 2