Low-Rank Adaptation of LLM: Як тонко налаштувати LLM без гігантських витрат?

Завдяки Low-Rank Adaptation (LoRA) світ великих мовних моделей (LLM) став значно доступнішим для fine-tuning. Замість оновлення всіх мільярдів параметрів LoRA дозволяє вставити легкі адаптаційні шари (low-rank матриці), які навчаються окремо — а головне, дуже економно.

Це надає такі значні переваги:

🔹Швидке навчання навіть на відносно скромних обчислювальних ресурсах.
🔹Менше споживання пам’яті.
🔹Можливість зберігання декількох LoRA адаптацій для різних задач без дублювання всієї моделі.

Підходи на кшталт LoRA вже активно застосовуються в областях від підтримки клієнтів до біоінформатики. І що важливо — вони дають змогу компаніям персоналізувати LLM без шалених інвестицій у інфраструктуру.

Якщо ви шукаєте шлях зробити вашу модель розумнішою, дешевшою та адаптивною — LoRA може стати саме тим інструментом, який ви шукаєте.