С приходом эры больших языковых моделей (LLM) резко увеличился спрос на "донастройку (Fine-tuning)" моделей с использованием моих собственных данных. Однако полное обучение модели с десятками миллиардов параметров требует огромных затрат и вычислительных ресурсов.
Ключевой технологией, появившейся для решения этой проблемы, является LoRA (Low-Rank Adaptation). Сегодня мы рассмотрим, что такое LoRA и почему он эффективен, вместе с его техническими принципами.
1. Что такое LoRA (Low-Rank Adaptation)?
LoRA - это технология, предложенная исследовательской группой Microsoft в 2021 году, которая адаптирует модель, обучая только две маленькие матрицы с низким ранком, вместо обновления всех параметров большой модели.
Если предыдущий подход "Full Fine-tuning" требовал изменения всех весов модели, LoRA замораживает (Freeze) существующие веса и обучает лишь очень небольшие части, которые необходимо изменить.
Для сравнения:
Когда необходимо исправить содержание толстой учебной книги (базовая модель), вместо того чтобы стирать все страницы и переписывать их, вы просто записываете важные замечания на стикерах (LoRA адаптер) и приклеиваете их к книге.
2. Технический принцип работы (Technical Deep Dive)
Ключевым моментом LoRA является разложение матрицы (Matrix Decomposition).
Обозначим весовую матрицу глубокого обучения как $W$, тогда донастройка заключается в обучении изменения веса $\Delta W$.
$$W_{new} = W + \Delta W$$
LoRA не обучает эту $\Delta W$ как очень большую матрицу, а разбивает её на произведение двух маленьких матриц низкого ранка (Low-Rank) $A$ и $B$.
$$\Delta W = B \times A$$
При этом, если оригинальная размерность равна $d$ и ранг равен $r$, то вместо обучения огромной матрицы размера $d \times d$ вам нужно обучить гораздо меньшие матрицы размером $d \times r$ и $r \times d$. (Обычно $r$ гораздо меньше $d$, например: $r=8, 16$ и т.д.)
В результате количество параметров, которые необходимо обучить, может быть уменьшено до уровня 1/10,000 по сравнению с традиционными подходами.
3. Основные преимущества LoRA
1) Потрясающая эффективность памяти
Поскольку нет необходимости загружать все параметры в память, донастройка больших моделей становится возможной не только на дорогих GPU A100, но и на обычных потребительских графических картах (RTX 3090, 4090 и др.). Это значительно уменьшает использование VRAM.
2) Экономия пространства для хранения
Модели, полностью дообученные (Full Fine-tuning), занимают десятки ГБ, в то время как файлы весов, обученные с помощью LoRA (адаптеры), обычно составляют от нескольких МБ до нескольких сотен МБ. Таким образом, вы можете запускать различные сервисы, просто меняя версии адаптеров LoRA на одной базовой модели (Base Model).
3) Поддержание производительности
Хотя количество обучаемых параметров было значительно уменьшено, по сравнению с полной донастройкой (Full Fine-tuning) производительность остается практически неизменной или на том же уровне.
4) Нет задержки при инференции (No Inference Latency)
После завершения обучения, если вы просто добавите значение, рассчитанное как $B \times A$, к оригинальным весам $W$ (Merge), архитектура становится полностью идентичной оригинальной модели. Поэтому скорость инференции не замедляется.
4. Примеры реального применения
Предположим, пользователь хочет создать чат-бота, который говорит "пиратским языком".
-
Существующий подход: Полное обучение Llama 3 (модель 8B) на пиратских данных. -> Генерация результатов более 16 ГБ, требует много времени на обучение.
-
Подход LoRA: Веса Llama 3 фиксированы. Обучение только LoRA адаптера на пиратских данных. -> Создание адаптера размером около 50 МБ.
-
Развертывание: Загрузка оригинальной модели Llama 3 + только 50 МБ файла для предоставления услуги.
5. Заключение
LoRA - это технология, которая значительно снизила барьер для входа в мир больших языковых моделей. Теперь даже индивидуальные разработчики или небольшие компании могут настраивать высокопроизводительные ИИ модели с использованием своих специализированных данных.
Если вы рассматриваете возможность разработки эффективной ИИ модели, разумным выбором будет первоначально рассмотреть методы PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning), такие как LoRA, вместо полных обучений.
Комментариев нет.