В чём преимущества LoRA по сравнению с традиционным дообучением больших языковых моделей?

Некоторые преимущества LoRA (Low-Rank Adaptation) по сравнению с традиционным дообучением больших языковых моделей:

• Экономия ресурсов. systems-analysis.ru LoRA позволяет дообучать лишь малую часть параметров модели, что значительно уменьшает потребление видеопамяти и ускоряет процесс обучения. systems-analysis.ru
• Отсутствие задержки при выводе. systems-analysis.ru Во время использования модели не добавляется никаких дополнительных вычислений или задержек. systems-analysis.ru
• Модульность и быстрая смена задач. systems-analysis.ru Обученные LoRA-адаптеры представляют собой небольшие файлы, что позволяет легко хранить десятки адаптеров для разных задач и быстро переключаться между ними, не меняя основную модель. systems-analysis.ru
• Универсальность. dzen.ru LoRA совместим с различными большими языковыми моделями (Llama, GPT, Falcon, T5) и легко интегрируется в разные системы. dzen.ru
• Отсутствие катастрофического забывания. dzen.ru Базовая модель не изменяется, поэтому сохраняет старые знания. dzen.ru

LoRA подходит для задач, где важна эффективность и экономия ресурсов, а также при адаптации моделей без потери оригинальных знаний. dzen.ru