반응형 모델튜닝1 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 인공 지능과 기계 학습의 끊임없이 변화하는 풍경 속에서, 더 효율적이고 효과적인 모델 튜닝 방법을 찾는 탐구는 계속되고 있습니다. 주목받고 있는 한 가지 흥미로운 접근 방식은 LoRA, 즉 Low-Rank Adaptation입니다. LoRA는 특히 자원이 제한된 환경이나 대규모 데이터셋을 다룰 때 모델의 성능을 향상시키는 유망한 해결책을 제공합니다. LoRA 방법론의 핵심은 Low-Rank Decomposition입니다. 실제로, 이는 대규모 차원의 행렬 연산을 낮은 차원으로 분해하는 것을 포함합니다. Self-attention 연산을 고려해 보겠습니다. Self Attention에서는 행렬 연산을 사용하여 Q, K, V를 구성해야 합니다. Q, K, V를 생성하는 데 사용되는 행렬 W는 매우 고차원입니.. 2024. 3. 20. 이전 1 다음 반응형
