LoRA가 YOLO 같은 대규모 AI 모델을 효율적으로 미세 조정하여 비용을 절감하고 최소한의 리소스로 엣지 배포를 가능하게 하는 방법을 알아보세요.
LoRA(낮은 순위 적응)는 자연어 처리(NLP) 또는 컴퓨터 비전(CV)에 사용되는 것과 같이 사전 학습된 대규모 머신러닝(ML) 모델을 전체 모델을 재학습하지 않고 특정 작업이나 데이터 세트에 적용하는 데 사용되는 효율적인 기법입니다. 대규모 모델 미세 조정과 관련된 계산 비용과 메모리 요구 사항을 크게 줄여 고급 AI에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. LoRA는 파라미터를 최소한으로 변경하여 모델을 조정하는 데 중점을 두는 파라미터 효율적 미세 조정(PEFT ) 방법에 속합니다.
기존의 미세 조정에는 새로운 데이터를 사용하여 사전 학습된 모델의 모든 파라미터(또는 모델 가중치)를 업데이트하는 작업이 포함됩니다. 많은 최신 LLM이나 대규모 비전 모델처럼 수십억 개의 파라미터가 있는 모델의 경우 이 프로세스에는 특히 다음과 같은 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. GPU 메모리와 시간. LoRA는 모델을 조정하는 데 필요한 변경 사항이 종종 저차원 공간에 존재하므로 모든 가중치를 변경할 필요가 없다는 연구 결과에 따라 작동합니다.
LoRA는 원래의 모든 가중치를 수정하는 대신 이를 동결하고 모델 아키텍처의 특정 레이어, 주로 트랜스포머 블록(많은 대규모 모델에서 흔히 사용되는 구성 요소로, 주의만 기울이면 됩니다 문서에서 자세히 설명함)에 더 작고 학습 가능한 "낮은 순위" 행렬을 주입합니다. 이렇게 새로 추가된 행렬(어댑터라고도 함)만 미세 조정 프로세스 중에 업데이트됩니다. 이렇게 하면 훈련 가능한 파라미터의 수가 수십억 개가 아닌 수백만 개로 대폭 감소하면서도 많은 경우 전체 미세 조정에 필적하는 성능을 달성할 수 있습니다. LoRA 연구 논문에서 방법론과 그 효과에 대한 자세한 기술적 세부 사항을 확인할 수 있습니다. 이 접근 방식은 미세 조정 프로세스를 훨씬 더 빠르고 메모리 집약적으로 만듭니다.
LoRA의 가장 큰 장점은 효율성으로, 몇 가지 주요 이점이 있습니다:
LoRA의 효율성은 다양한 영역에서 가치를 발휘합니다:
LoRA를 다른 모델 적응 기법과 구별하는 것이 도움이 됩니다:
요약하면, LoRA는 NLP와 컴퓨터 비전 모두에서 광범위한 특정 작업에 대해 사전 학습된 대규모 기반 모델을 사용자 지정할 수 있는 강력하고 리소스 효율적인 방법을 제공하여 고급 AI의 실용성과 접근성을 높입니다.