¿Qué hiperparámetros de LoRA son importantes (r, alpha, target_modules)?
sobes.tech AI
Respuesta de la IA
En LoRA (Low-Rank Adaptation), los siguientes hiperparámetros son importantes:
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r (grado) — rango de la aproximación de bajo rango. Define la dimensionalidad de las matrices que se entrenan. Un valor menor de r reduce la cantidad de parámetros y la carga computacional, pero puede disminuir la calidad de la adaptación.
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alpha — coeficiente de escalado. Se usa generalmente para escalar las salidas de los adaptadores LoRA, influyendo en la velocidad y estabilidad del entrenamiento.
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target_modules — lista de módulos del modelo a los que se aplica LoRA. Permite seleccionar qué partes del modelo serán adaptadas, lo cual es importante para controlar el volumen del entrenamiento y mantener el rendimiento.
La correcta elección de estos parámetros afecta el equilibrio entre la eficiencia del entrenamiento y la calidad de la adaptación del modelo.