Некоторые преимущества обучения с использованием LoRA (Low-Rank Adaptation) по сравнению с традиционным обучением модели:

• Экономия памяти. 1 LoRA требует в 10–100 раз меньше памяти, чем полное дообучение, так как модель не дублируется, а просто получает корректировки. 1
• Скорость обучения. 1 LoRA в 3–5 раз быстрее, чем полное дообучение, так как не нужно хранить градиенты всех параметров модели. 1
• Уменьшенные вычислительные затраты. 1 Можно обучать даже на потребительских GPU, не используя многокарточные системы. 1
• Универсальность. 1 LoRA совместим с различными большими языковыми моделями (LLM), такими как Llama, GPT, Falcon, T5. 1
• Отсутствие катастрофического забывания. 1 Базовая модель не изменяется, поэтому сохраняет старые знания. 1
• Эффективное переключение задач. 4 LoRA позволяет совместно использовать предварительно подготовленную модель для нескольких задач, что облегчает быстрое и плавное переключение задач во время развёртывания. 4
• Отсутствие задержки вывода. 4 Линейная конструкция LoRA не обеспечивает дополнительной задержки вывода по сравнению с полностью настроенными моделями, что делает её подходящей для приложений реального времени. 4