LoRA: Адаптация Больших Языковых Моделей Низким Рангом

Выдержки из научной статьи, которая предлагает Low-Rank Adaptation (LoRA), новый подход к адаптации больших предварительно обученных языковых моделей (LLMs), таких как GPT-3. Основная проблема заключается в том, что полное дообучение (fine-tuning) таких огромных моделей, например, GPT-3 со 175 миллиардами параметров, является чрезмерно дорогим и ресурсоемким. LoRA решает эту проблему, замораживая исходные веса модели и вводя небольшое количество обучаемых низкоранговых матриц разложения в каждый слой архитектуры Transformer. Это значительно сокращает число обучаемых параметров (в 10 000 раз для GPT-3) и снижает требования к памяти GPU, при этом достигая или превосходя качество полного дообучения. Кроме того, LoRA не добавляет задержек во время инференса, поскольку обучаемые матрицы могут быть объединены с замороженными весами при развертывании, что является ключевым преимуществом перед другими методами, такими как адаптерные слои или prefix-tuning. 00:00 — LoRA: Эффективная адаптация ИИ 00:46 — План разбора темы LoRA 01:07 — Проблема гигантских ИИ 02:29 — Идея LoRA: низкий ранг 03:14 — Как работает метод LoRA 04:33 — Впечатляющие результаты LoRA 05:49 — Почему LoRA это важно: практическое влияние Сайт: https://systems-analysis.ru
Wiki: https://systems-analysis.ru/wiki
X (Twitter): https://x.com/system_ru
Telegram: https://t.me/systems_analysis_ru
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models Edward J. Hu, Yelong Shen, Phillip Wallis, Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li, Shean Wang, Lu Wang, Weizhu Chen https://arxiv.org/abs/2106.09685
#LoRA #AI #ИскусственныйИнтеллект #GPT3 #АдаптацияИИ #Нейросети #МашинноеОбучение #LowRankAdaptation #FineTuning #Технологии #Инновации #MicrosoftResearch #LLM #БольшиеЯзыковыеМодели