Какие преимущества дает использование метода LoRA при тонкой настройке больших языковых моделей?

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

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