Kādi ir svarīgi LoRA hiperparametri (r, alpha, target_modules)?

LoRA (Low-Rank Adaptation) gadījumā ir svarīgi šādi hiperparametri:

• r (ranga) — zema ranga tuvinājuma ranga. Nosaka matricu, kuras tiek apmācītas, dimensiju. Mazāka r vērtība samazina parametru skaitu un aprēķinu slodzi, bet var samazināt pielāgošanas kvalitāti.

• alpha — mēroga koeficients. Parasti tiek izmantots LoRA adapteru izvadu mērogošanai, ietekmējot apmācības ātrumu un stabilitāti.

• target_modules — modeļa moduļu saraksts, uz kuriem tiek piemērots LoRA. Ļauj izvēlēties, kuras modeļa daļas tiks pielāgotas, kas ir svarīgi apmācības apjoma kontrolei un veiktspējas saglabāšanai.

Pareiza šo parametru izvēle ietekmē līdzsvaru starp apmācības efektivitāti un modeļa pielāgošanas kvalitāti.