LoRA를 만나보세요: LLM의 전체 교육 루틴보다 더 스마트하고 빠르며 훨씬 저렴한 AI 해킹입니다!

LoRA(Low-Rank Adaptation)는 기존 전체 모델 학습에 비해 대규모 언어 모델(LLM)을 미세 조정하는 훨씬 더 효율적인 방법을 제공합니다. 모든 모델 가중치를 조정하는 대신 LoRA는 원래 모델의 가중치를 그대로 유지하면서 학습 가능한 작은 행렬을 도입합니다. 이는 계산 요구량과 메모리 사용량을 크게 줄여 리소스가 제한된 환경에 이상적입니다.

LoRA 작동 방식:

LoRA는 하위 행렬 분해를 활용합니다. 미세 조정 중에 필요한 가중치 조정은 하위 행렬로 표현될 수 있다고 가정합니다. 이러한 매트릭스는 원래 모델 무게보다 훨씬 작아서 효율성이 크게 향상됩니다. 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

1. 분해: 가중치 업데이트는 한 쌍의 더 작은 하위 행렬로 분해됩니다.
2. 통합: 이러한 더 작고 학습 가능한 행렬은 종종 변환기 모델의 어텐션 메커니즘 내에서 특정 모델 레이어에 추가됩니다.
3. 추론/훈련: 추론과 훈련 중에 이러한 하위 행렬은 원래 고정 가중치와 결합됩니다.

LoRA 사용의 장점:

• 연산 비용 절감: 훈련 및 추론은 더 빠르고 더 적은 컴퓨팅 성능을 필요로 하므로 리소스가 제한된 장치(예: VRAM이 낮은 GPU)에 적합합니다.
• 효율성 향상: 업데이트되는 매개변수 수가 적어서 훈련 시간이 단축됩니다.
• 향상된 확장성: 전체 모델을 복제할 필요 없이 서로 다른 LoRA 매개변수 세트를 저장하기만 하면 동일한 기본 모델을 사용하여 여러 작업을 미세 조정할 수 있습니다.
• 유연성: LoRA의 모듈식 설계를 통해 사전 훈련된 LoRA 어댑터를 다양한 기본 모델 및 작업과 결합할 수 있습니다.

코드 구현을 살펴보겠습니다.

시작하려면 필수 라이브러리를 설치하세요.

<code class="language-bash">pip install transformers peft datasets torch</code>

이렇게 하면 transformers, peft, datasets, torch이 설치됩니다. 이제 Python 스크립트를 살펴보겠습니다.

<code class="language-bash">pip install transformers peft datasets torch</code>

이 스크립트는 기본 모델 로드, LoRA 적용, 데이터세트 준비, 학습 매개변수 정의, 학습 프로세스 시작 등 핵심 단계를 보여줍니다. compute_loss 클래스 내의 CustomTrainer 메서드(훈련에 중요)는 간결성을 위해 생략되었지만 일반적으로 교차 엔트로피 손실 계산이 포함됩니다. 미세 조정된 모델을 저장하는 방법도 명시적으로 표시되지 않지만 trainer.save_model() 메서드를 사용하는 것이 포함됩니다. 선택한 모델의 아키텍처에 따라 target_modules의 LoraConfig을 조정하는 것을 잊지 마세요. 이 간소화된 예는 LoRA 애플리케이션에 대한 명확한 개요를 제공합니다.

위 내용은 LoRA를 만나보세요: LLM의 전체 교육 루틴보다 더 스마트하고 빠르며 훨씬 저렴한 AI 해킹입니다!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!