LORA (Low-Rank Adaptation) to technika stosowana w kontekście sztucznej inteligencji, a szczególnie w trenowaniu modeli językowych i przetwarzania danych na dużą skalę. Jest to sposób adaptacji dużych, pretrenowanych modeli do nowych zadań z minimalnym nakładem obliczeń i pamięci, co czyni ten proces bardziej efektywnym.
Zamiast modyfikować wszystkie parametry modelu, LORA pozwala na trenowanie jedynie niewielkiej liczby dodatkowych parametrów o niższym rządzie, co sprawia, że adaptacja jest szybsza i wymaga mniej zasobów. Technika ta działa poprzez dekompozycję macierzy wag modelu na macierze o niższym rzędzie (dlatego nazwa „Low-Rank”), co pozwala na modyfikację tylko tych parametrów, które są kluczowe dla nowego zadania, bez konieczności trenowania całego modelu od nowa.
W skrócie, LORA umożliwia wydajne dostosowywanie dużych modeli do specyficznych zastosowań, takich jak rozpoznawanie mowy, analiza obrazów czy zadania związane z przetwarzaniem języka naturalnego, przy jednoczesnym ograniczeniu kosztów obliczeniowych i zasobów.
.svg.png)
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz