Как LoRA (адаптация низкого ранга) повышает эффективность тонкой настройки больших моделей ИИ?

Дообучение больших моделей ИИ, таких как архитектуры на основе трансформаторов, является вычислительно дорогостоящим и требует значительных вычислительных ресурсов. Адаптация низкого ранга (LoRA) — это эффективный метод, который значительно снижает вычислительные и хранилищные затраты на дообучение без ущерба для производительности модели. LoRA работает, замораживая исходные веса предварительно обученной модели и вводя матрицы низкого ранга в определенные слои сети, обычно слои внимания в трансформаторах. Вместо обновления всех параметров модели, LoRA вводит обучаемые матрицы малого ранга, которые корректируют выходные данные предварительно обученной модели. Этот метод уменьшает количество обучаемых параметров, сохраняя при этом знания, закодированные в исходной модели. Основные преимущества LoRA при дообучении: - Снижение вычислительных затрат: поскольку LoRA изменяет только небольшой подмножество параметров, она снижает использование графического процессора и памяти, что делает дообучение возможным на потребительском оборудовании. - Эффективность параметров: LoRA значительно уменьшает количество обучаемых параметров по сравнению с полным дообучением, что делает её идеальной для адаптации больших моделей к задачам, специфичным для определённой области. - Более быстрое время обучения: с меньшим количеством параметров для обновления, LoRA ускоряет процесс обучения, позволяя быстро развертывать настроенные модели ИИ. - Сохранение предварительно обученных знаний: в отличие от традиционного дообучения, которое может привести к катастрофическому забыванию, LoRA сохраняет возможности исходной модели, одновременно улучшая производительность на новой задаче. - Возможность многозадачной адаптации: LoRA позволяет эффективно дообучать одну базовую модель для нескольких задач, исключая необходимость хранения нескольких полностью дообученных моделей. LoRA стала революционным изменением в генеративном ИИ (Gen AI) и приложениях на основе НЛП, позволяя предприятиям дообучать большие модели с минимальными ресурсами. Изучение LoRA и других методов дообучения с помощью сертификации по Gen AI и машинному обучению может помочь специалистам оставаться на переднем крае в мире, управляемом ИИ.