В чем заключаются преимущества использования LoRA моделей для дообучения крупных языковых моделей?

Некоторые преимущества использования LoRA (Low-Rank Adaptation) для дообучения крупных 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
• Возможность дообучения на устройствах с ограниченными ресурсами. events.rudn.su LoRA снижает требования к объёму оперативной памяти и вычислительной мощности, что делает возможным дообучение моделей на персональных компьютерах или даже мобильных устройствах. events.rudn.su
• Адаптация к конкретным задачам. www.learn-agents.ru LoRA позволяет повышать производительность моделей на узких задачах, например исправлять грамматику и орфографию, повышать фактическую точность для конкретных областей знаний, улучшать возможности следования инструкциям для определённых типов запросов. www.learn-agents.ru