LoRA (Düşük Dereceli Adaptasyon)

LoRA ya da Düşük Sıralı Uyarlama, bilgisayar bilimleri alanında devrim niteliğinde bir tekniktir. ince ayar yapmak için tasarlanmış makine öğrenimi (ML) olağanüstü verimlilikle önceden eğitilmiş büyük modeller. Modern dünyanın büyüklüğü temel modelleri patladı - genellikle aşağıdakileri içeriyor Milyarlarca parametre - bunları belirli görevler için yeniden eğitmek birçok araştırmacı için hesaplama açısından yasaklayıcı hale gelmiştir ve geliştiriciler. LoRA bu sorunu orijinali dondurarak çözmektedir model ağırlıkları ve daha küçük, eğitilebilir düşük rütbeli matrisleri mimariye dahil eder. Bu yaklaşım, eğitilebilir parametrelerin sayısını büyük ölçüde azaltır, bellek gereksinimlerini azaltır ve standart bir donanım gibi tüketici sınıfı donanımlarda etkili model uyarlamasını mümkün kılar GPU (Grafik İşlem Birimi).

LoRA Nasıl Çalışır

LoRA'nın temel yeniliği, tam model yeniden eğitim ihtiyacını atlama yeteneğinde yatmaktadır. Geleneksel olarak ince ayar, bir sinir ağındaki her ağırlık geri yayılım sırasında güncellenir, bu da büyük optimizer durumlarının depolanmasını gerektirir. Ancak LoRA, önceden eğitilmiş modeli sabitler. Sıralama ayrıştırma matrisleri çiftlerini belirli katmanlara, tipik olarak dikkat mekanizması Transformatör mimarileri.

Eğitim süreci boyunca sadece bu küçük adaptör matrisleri güncellenir. Bu matrisler "düşük rütbeli" olduğu için -yani matrislerden önemli ölçüde daha az boyuta sahip oldukları için tam model katmanları - hesaplama ek yükü minimumdur. Bu kavram aşağıdakilerden ödünç alınmıştır boyutsallık azaltma ilkeleri, Yeni bir göreve adaptasyonun, modelin parametrelerinin düşük boyutlu bir alt uzayına dayandığını varsayarak. Bu da LoRA'nın temel taşı Parametre Verimli İnce Ayar (PEFT), orijinal kontrol noktasının boyutunun sadece bir kısmı olan göreve özgü modellerin oluşturulmasına izin verir.

Aşağıdaki Python kod parçacığı, standart bir eğitim çalışmasının nasıl başlatılacağını göstermektedir ultralytics paketi. Bu komut varsayılan olarak tam eğitim gerçekleştirirken, gelişmiş yapılandırmalar LoRA gibi PEFT tekniklerinden yararlanarak süreci belirli özel veri̇ setleri̇.

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Train the model on a specific dataset
# LoRA strategies can be applied to freeze the backbone and train adapters
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=5, imgsz=640)

Gerçek Dünya Uygulamaları

LoRA'nın verimliliği, çeşitli alanlarda yeni olasılıkların önünü açmıştır Yapay Zeka (AI).

• Özelleştirilmiş Büyük Dil Modelleri (LLM'ler): Kuruluşlar LoRA'yı genel amaçlı Niş için Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) sektörler. Örneğin, bir hukuk firması bir hukukçuyu eğitebilir. özel dava dosyaları üzerinde chatbot. Bu Orijinal Microsoft LoRA makalesi, bu yöntemin depolama ihtiyaçlarını 10.000 kata kadar azaltırken tam ince ayar ile karşılaştırılabilir performans.
• Üretken Yapay Zeka Sanatı: Bu alemde üretken yapay zeka, sanatçılar görüntü öğretmek için LoRA'yı kullanıyor Kararlı Difüzyon gibi yeni nesil modeller stilleri, karakterler veya kavramlar. Küçük bir görüntü kümesi üzerinde eğitim vererek, hafif "LoRA dosyaları" (genellikle sadece birkaç megabayt) temel modele takılarak çıktı stilini değiştirebilir Dramatik bir şekilde.
• Verimli Bilgisayarla Görme: Gibi görevler için nesne algılama, mühendisler güçlü nadir nesneleri veya belirli kusurları detect etmek için görme modelleri üretim kalite kontrolü. Bu Cihazların sınırlı belleğe sahip olduğu uç dağıtım için çok önemlidir. Gelecekteki mimariler, örneğin yaklaşan YOLO26, bu tür verimliliği daha da entegre etmeyi amaçlamaktadır. gerçek zamanlı uygulamalar.

LoRA ve İlgili Kavramlar

LoRA'yı tam olarak anlamak için onu diğer adaptasyon stratejilerinden ayırmak faydalı olacaktır:

• Tam İnce Ayar: Bu geleneksel yöntem, bir modelin tüm parametrelerini günceller. Maksimum plastisiteye izin verirken Kaynak yoğun ve modelin önceden öğrendiği bilgileri kaybettiği "yıkıcı unutma" eğilimli bilgi. Keşfedebilirsiniz Bunları yönetmek için model eğitim ipuçları Zorluklar.
• Hızlı Mühendislik: Model ağırlıklarını (adaptörler aracılığıyla) değiştiren LoRA'nın aksine, istem mühendisliği etkili metin oluşturmaya odaklanır Dondurulmuş bir modelin davranışını yönlendirmek için girdiler. Eğitim gerektirmez ancak karmaşıklığı ele alma konusunda sınırlı olabilir, ağırlık adaptasyonuna kıyasla alana özgü görevler.
• Transfer Öğrenimi: Bu, bilginin bir görevden alınıp başka bir göreve uygulanmasına ilişkin daha geniş bir kavramdır. LoRA spesifik bir kavramdır, transfer öğrenmenin yüksek verimli bir şekilde uygulanması.
• İstemi Ayarlama: Bu teknik, girdi dizisine eklenen "yumuşak ipuçlarını" (vektörleri) öğrenir. Aynı zamanda parametre-verimli, dahili model katmanları yerine girdi katıştırmaları üzerinde çalışır, bu da bazen LoRA'nın derin entegrasyonuna kıyasla ifade gücünü sınırlar.

LoRA, model özelleştirmesine erişimi demokratikleştirerek, geliştiricilere aşağıdakiler için özel araçlar oluşturma yetkisi verir tıbbi görüntü analizi, vahşi yaşamın korunması ve gerektirmeden otonom araçlar bir teknoloji devinin altyapısı. Sektör, yakında çıkacak Ultralytics gibi çok yönlü platformlara doğru ilerledikçe Model boyutunu eğitim maliyetinden ayıran platform teknikleri, ölçeklenebilir yapay zeka inovasyonu için gerekli olmaya devam edecektir.