Почему метод LoRA считается более экономным способом обучения нейросетей?

Метод LoRA (Low-Rank Adaptation) считается более экономным способом обучения нейросетей, потому что позволяет дообучать большие модели на данных для конкретных задач, настраивая только небольшое подмножество параметров модели. www.learn-agents.diy ai.mitup.ru

Некоторые преимущества такого подхода:

• Снижение вычислительных затрат. www.learn-agents.diy LoRA замораживает 99% весов модели и обучает только небольшое количество новых параметров, что требует меньше вычислительных ресурсов. www.learn-agents.diy
• Уменьшение времени на обучение. www.learn-agents.diy Полученные адаптированные модели имеют меньший размер, что сокращает время на обучение. www.learn-agents.diy
• Снижение потребления памяти. dzen.ru LoRA-модели занимают меньше места на диске, их проще хранить и распространять. habr.com

Однако у LoRA есть и ограничения: в определённых контекстах метод может требовать значительных ресурсов, например, для обучения высококачественных адаптеров или настройки гиперпараметров. www.learn-agents.diy