Kas ir LoRA apvienošana un kā apvienot vairākus adapterus?

LoRA apvienošana ir process, kurā apvieno vairākus LoRA (Low-Rank Adaptation) adapterus, kas ir viegli moduļi lielu valodu modeļu (LLM) pielāgošanai ar minimālām svara izmaiņām.

Katrs LoRA adapters ir apmācīts konkrētam uzdevumam vai datu kopai, un apvienošana ļauj apvienot dažādu adapteru zināšanas vienā modelī, bez nepieciešamības to pilnībā pārtrainēt no jauna.

Kā apvienot vairākus adapterus:

1. Iegūt adapteru svarus: Katrs LoRA adapters saglabā savus svarus zema ranga matricu formā.
2. Svara summēšana: Lai apvienotu svarus, to matricās tiek saskaitīti, ņemot vērā koeficientus (svarus), kas var regulēt katra adaptera ieguldījumu.
3. Modeļa atjaunināšana: Iegūtie apvienotie svari tiek integrēti galvenajā modelī.

Pseidonodzes piemērs:

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

Kur alpha1, alpha2 ir koeficienti, kas ietekmē katru adapteri.

Šādā veidā LoRA apvienošana ļauj efektīvi apvienot dažādu adapteru zināšanas un uzlabot modeļa veiktspēju vairākās uzdevumos, bez nepieciešamības pilnībā pārtrenēt modeli.