Что такое LoRA merging и как сливать несколько адаптеров?

LoRA merging — это процесс объединения нескольких LoRA (Low-Rank Adaptation) адаптеров, которые представляют собой легковесные модули для дообучения больших языковых моделей (LLM) с минимальными изменениями весов.

Каждый LoRA адаптер обучается на отдельной задаче или датасете, и слияние позволяет комбинировать знания из разных адаптеров в одну модель, не обучая её заново с нуля.

Как сливать несколько адаптеров:

1. Получение весов адаптеров: Каждый LoRA адаптер хранит свои веса в виде низкоранговых матриц.
2. Суммирование весов: Для слияния весов адаптеров их матрицы складываются с учетом коэффициентов (весов), которые могут регулировать вклад каждого адаптера.
3. Обновление модели: Полученные объединённые веса интегрируются в базовую модель.

Пример псевдокода:

merged_weights = alpha1 * lora_weights1 + alpha2 * lora_weights2 + ...
model.update_weights(merged_weights)

Где alpha1, alpha2 — коэффициенты влияния каждого адаптера.

Таким образом, LoRA merging позволяет эффективно комбинировать знания из разных адаптеров, улучшая производительность модели на нескольких задачах без необходимости полного переобучения.