LoRA біріктіру дегеніміз не және бірнеше адаптерлерді қалай біріктіруге болады?

LoRA біріктіру — бұл бірнеше LoRA (Low-Rank Adaptation) адаптерлерін біріктіру процесі, олар үлкен тілдік модельдерді (LLM) минималды салмақ өзгерістерімен қосымша оқыту үшін жеңіл модульдер болып табылады.

Әрбір LoRA адаптері жеке тапсырма немесе деректер жиынтығында оқытылады, ал біріктіру әртүрлі адаптерлердің білімін бір модельге біріктіруге мүмкіндік береді, оны қайтадан нөлден оқытпай.

Бірнеше адаптерлерді қалай біріктіруге болады:

1. Адаптерлердің салмақтарын алу: Әрбір LoRA адаптері өзінің салмақтарын төмен реттік матрицалар түрінде сақтайды.
2. Салмақтарды қосу: Адаптерлердің салмақтарын біріктіру үшін олардың матрицалары коэффициенттер (салмақтар) ескеріле отырып қосылады, олар әрбір адаптердің үлесін реттей алады.
3. Модельді жаңарту: Алынған біріктірілген салмақтар негізгі модельге енгізіледі.

Псевдокод мысалы:

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

Мұнда alpha1, alpha2 — әрбір адаптердің әсер коэффициенттері.

Осылайша, LoRA біріктіру әртүрлі адаптерлердің білімін тиімді біріктіруге мүмкіндік береді, модельдің бірнеше тапсырмаларда өнімділігін арттырады, толық қайта оқытусыз.