Основные преимущества применения LoRA для точной настройки крупных нейросетей:

• Сокращение вычислительных затрат. 3 Обучая только матрицы низкого ранга, LoRA значительно сокращает количество вычислений, что делает тонкую настройку более быстрой и менее ресурсоёмкой. 3
• Меньший объём памяти. 3 LoRA создаёт меньшие по размеру модели с тонкой настройкой, так как добавляются и обучаются только матрицы низких рангов, а не вся исходная модель. 3 Это выгодно для хранения и развёртывания, особенно в средах с ограниченным объёмом памяти. 3
• Эффективное переключение задач. 2 LoRA позволяет совместно использовать предварительно подготовленную модель для нескольких задач, уменьшая необходимость поддерживать отдельные точно настроенные экземпляры для каждой задачи. 2 Это облегчает быстрое и плавное переключение задач во время развёртывания, снижая затраты на хранение и переключение. 2
• Отсутствие задержки вывода. 2 Линейная конструкция LoRA не обеспечивает дополнительной задержки вывода по сравнению с полностью настроенными моделями, что делает её подходящей для приложений реального времени. 2