LoRA (Low-Rank Adaptation) — это метод тонкой настройки больших языковых моделей, который позволяет эффективно адаптировать модель к новой задаче, обучая лишь небольшое количество параметров.

Идея LoRA в том, что вместо обновления всех весов модели, мы добавляем к ним низкоранговые матрицы, которые обучаются, а основные веса остаются замороженными. Это значительно снижает требования к вычислительным ресурсам и объём памяти.

Методы fine-tuning включают:

Полный fine-tuning: обновление всех параметров модели, требует много ресурсов.
LoRA: обучение низкоранговых адаптационных матриц, эффективен при ограниченных ресурсах.
Adapter tuning: добавление небольших адаптерных слоёв в модель, которые обучаются.
Prompt tuning: обучение специальных токенов или шаблонов для управления поведением модели.

Пример использования LoRA в PyTorch может выглядеть так (упрощённо):

# Предполагается, что есть базовая модель base_model
# LoRA добавляет низкоранговые матрицы к весам

class LoRALayer(nn.Module):
    def __init__(self, original_weight, rank=4):
        super().__init__()
        self.original_weight = original_weight
        self.lora_A = nn.Parameter(torch.randn(rank, original_weight.size(1)))
        self.lora_B = nn.Parameter(torch.randn(original_weight.size(0), rank))

    def forward(self, x):
        return x @ (self.original_weight + self.lora_B @ self.lora_A).T

Таким образом, LoRA позволяет эффективно адаптировать большие модели без необходимости полного переобучения.

Знакомы ли вы с LoRA и методами fine-tuning?