LoRA 탐험 – 1부: 파라미터 효율적인 미세 조정의 아이디어
- 대규모 사전 학습된 언어 모델은 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하지만, 특정한 전문 분야에서의 전문 지식 필요성이 존재함.
- 전통적인 미세 조정 방식은 네트워크의 상단 계층을 수정하며, 나머지 계층은 고정되지만, 이는 많은 파라미터를 필요로 함.
- 파라미터 효율적인 미세 조정(PEFT)은 각 작업별로 적은 수의 추가 파라미터만 학습하며 저장, 로딩해 운영 효율성을 크게 향상시킴.
- Adapter는 사전 학습된 네트워크의 기존 계층 사이에 새 계층을 추가해 미세 조정을 수행하며, 낮은 메모리와 저장 공간을 필요로 함.
- LoRA(Low-Rank Adaptation)는 낮은 순위 행렬을 삽입하는 Adapter 기술로, 행렬을 저 순위로 분해해 정보 손실 없이 파라미터를 줄임.
- LoRA는 대규모 모델을 더욱 효율적으로 미세 조정할 수 있도록 하며, 적은 저장 공간과 계산 자원을 필요로 함.
- 블로그 시리즈의 2부에서 LoRA를 활용한 실용적 미세 조정 사례와 효율성을 평가하고, 메모리 사용 관련 한계 및 해결책을 제안함.
4medium.com링크 복사하기
AI 뉴스 요약은 뉴스의 내용을 AI가 요약(GPT-4 활용)한 것입니다. 따라서 틀린 내용을 포함할 수 있습니다. 뉴스의 자세한 내용을 확인하시려면 해당 뉴스 링크를 클릭해주세요.