Какие преимущества предоставляет обучение LoRA по сравнению с традиционным обучением модели?

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

• Экономия памяти. dzen.ru LoRA требует в 10–100 раз меньше памяти, чем полное дообучение, так как модель не дублируется, а просто получает корректировки. dzen.ru
• Скорость обучения. dzen.ru LoRA в 3–5 раз быстрее, чем полное дообучение, так как не нужно хранить градиенты всех параметров модели. dzen.ru
• Уменьшенные вычислительные затраты. dzen.ru Можно обучать даже на потребительских GPU, не используя многокарточные системы. dzen.ru
• Универсальность. dzen.ru LoRA совместим с различными большими языковыми моделями (LLM), такими как Llama, GPT, Falcon, T5. dzen.ru
• Отсутствие катастрофического забывания. dzen.ru Базовая модель не изменяется, поэтому сохраняет старые знания. dzen.ru
• Эффективное переключение задач. www.analyticsvidhya.com LoRA позволяет совместно использовать предварительно подготовленную модель для нескольких задач, что облегчает быстрое и плавное переключение задач во время развёртывания. 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