[Перевод] Оптимизация LLM: LoRA и QLoRA

С ростом сложности и масштабности современных языковых моделей, таких как GPT, потребность в эффективных методах их адаптации под специфические задачи становится все более актуальной. Однако традиционные подходы к тонкой настройке моделей часто требуют огромных вычислительных ресурсов и значительного времени. В этой статье мы рассмотрим два подхода — LoRA и QLoRA — которые обещают значительно снизить затраты на обучение без потери качества модели. Мы разберем, как эти методы позволяют оптимизировать вычисления и память, а также как с их помощью можно эффективно адаптировать большие модели под разнообразные прикладные задачи.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/935286/

#Адаптация_нейросетей #квантование #Оптимизация_LLM #Тонкая_настройка_модели #fine_tuning #LoRA #машинное_обучение #LLM