Welche Hyperparameter von LoRA sind wichtig (r, alpha, target_modules)?
sobes.tech KI
Antwort von AI
In LoRA (Low-Rank Adaptation) sind die folgenden Hyperparameter wichtig:
-
r (Rang) — Rang der Low-Rank-Approximation. Bestimmt die Dimensionalität der trainierten Matrizen. Ein kleinerer Wert von r reduziert die Anzahl der Parameter und die Rechenbelastung, kann aber die Anpassungsqualität verringern.
-
alpha — Skalierungsfaktor. Wird üblicherweise verwendet, um die Ausgaben der LoRA-Adapter zu skalieren, beeinflusst die Geschwindigkeit und Stabilität des Trainings.
-
target_modules — Liste der Module im Modell, auf die LoRA angewendet wird. Ermöglicht die Auswahl, welche Teile des Modells angepasst werden, was wichtig ist, um das Trainingsvolumen zu steuern und die Leistung zu erhalten.
Die richtige Wahl dieser Parameter beeinflusst das Gleichgewicht zwischen Trainingseffizienz und Anpassungsqualität des Modells.