LoRA(Low-Rank Adaptation)는 대규모 AI 모델의 미세 조정을 위한 효율성을 어떻게 개선하는가?

트랜스포머 기반 아키텍처와 같은 대규모 AI 모델의 미세 조정은 계산 비용이 많이 들고 상당한 메모리 자원을 필요로 합니다. 저랭크 적응(LoRA)은 모델 성능을 저해하지 않고 미세 조정의 계산 및 저장 오버헤드를 크게 줄이는 효율적인 기술입니다. LoRA는 사전 훈련된 모델의 원래 가중치를 고정하고, 일반적으로 트랜스포머의 어텐션 계층과 같은 네트워크의 특정 계층에 저랭크 행렬을 도입하여 작동합니다. 모델의 모든 매개변수를 업데이트하는 대신, LoRA는 사전 훈련된 모델의 출력을 조정하는 학습 가능한 소규모 랭크 행렬을 주입합니다. 이 방법은 학습 가능한 매개변수의 수를 줄이면서 원래 모델에 인코딩된 지식을 보존합니다. LoRA의 미세 조정에서 주요 이점 - 계산 비용 절감: LoRA는 매개변수의 작은 하위 집합만 수정하므로 GPU 및 메모리 사용량을 줄여 소비자급 하드웨어에서도 미세 조정이 가능합니다. - 매개변수 효율성: LoRA는 전체 미세 조정에 비해 학습 가능한 매개변수의 수를 크게 줄여 대규모 모델을 도메인별 작업에 적용하는 데 이상적입니다. - 더 빠른 학습 시간: 업데이트할 매개변수가 적으므로 LoRA는 학습 프로세스를 가속화하여 사용자 지정 AI 모델의 빠른 배포를 가능하게 합니다. - 사전 훈련된 지식 유지: 기존의 미세 조정은 치명적인 망각으로 이어질 수 있지만, LoRA는 새로운 작업에 대한 성능을 향상시키면서 원래 모델의 기능을 보존합니다. - 다중 작업 적응 가능: LoRA를 사용하면 단일 기본 모델을 여러 작업에 대해 효율적으로 미세 조정할 수 있으므로 여러 개의 완전히 미세 조정된 모델을 저장할 필요가 없습니다. LoRA는 기업이 최소한의 자원으로 대규모 모델을 미세 조정할 수 있도록 하여 생성형 AI(Gen AI) 및 NLP 기반 애플리케이션에서 게임 체인저가 되었습니다. Gen AI 및 머신 러닝 인증을 통해 LoRA 및 기타 미세 조정 기술을 배우면 전문가가 AI 중심 세계에서 앞서 나갈 수 있습니다.