LoRA-ს ჰიპერპარამეტრები რა არის მნიშვნელოვანი (r, alpha, target_modules)?

LoRA (Low-Rank Adaptation)-ში მნიშვნელოვანია შემდეგი ჰიპერპარამეტრები:

• r (რანგი) — დაბალი რანგის ახლოვების რანგი. განსაზღვრავს ტრენინგში ჩართულ მატრიცების ზომას. მცირე r მნიშვნელობა ამცირებს პარამეტრების რაოდენობას და გამოთვლით დატვირთვას, მაგრამ შეიძლება შეამციროს ადაპტაციის ხარისხი.

• alpha — სკალირების კოეფიციენტი. ჩვეულებრივ გამოიყენება LoRA ადაპტერების გამოსავლის სკალირებისთვის, გავლენას ახდენს სწავლების სიჩქარეზე და სტაბილურობაზე.

• target_modules — მოდულების სია, რომლებზეც გამოიყენება LoRA. საშუალებას აძლევს აირჩიოთ, რომელი ნაწილები იქნება ადაპტირებული, რაც მნიშვნელოვანია სწავლების მოცულობის კონტროლისთვის და შესრულების შენარჩუნებისთვის.

სწორი არჩევანი ამ პარამეტრებზე გავლენას ახდენს სწავლების ეფექტურობასა და მოდელის ადაპტაციის ხარისხის შორის ბალანსზე.