LoRA ve QLoRA Nedir? Yapay Zeka Modellerini Özelleştirmenin En Ucuz Yolu
LoRA (Low-Rank Adaptation) ve QLoRA (Quantized LoRA), büyük yapay zeka modellerini az maliyet ve kaynakla özelleştirme yöntemleridir. Tam fine-tuning’in binler katı daha ekonomiktir.
LoRA Nedir?
LoRA, modelinin ana ağırlıklarını değiştirmez, sadece düşük seviye ek matrisler ekler. Bu matrislerin parametresi, orijinal modelin parametresinin çok küçük bir kısmıdır. Böylece, eğitim çok hızlı ve ucuz olur.
QLoRA ile Quantization
QLoRA, LoRA’ya quantization ekler. Modelin ağırlıkları daha düşük hassaslıkla depolanır, bellek kullanımı önemli ölçüde azalır. Bir RTX 4090 GPU’da 70B parametreli model eğitilebilir.
Pratik Örnekler
Örneğin, tıbbi metin sınıflandırması için Llama 2 modelini LoRA ile 8 saatte eğitebilirsiniz. Aynı işlemi tam fine-tuning’le yapmak günlerce sürer.
Donanım Gereksinimleri
LoRA, çok düşük VRAM gereksinimleriyle çalışır. Hatta CPU ile bile çalıştırılabilir. QLoRA ile, 24GB VRAM’li bir GPU’da 70B parametreli modeller eğitebilirsiniz.
Açık Kaynak Araçlar
Hugging Face’in transformers kütüphanesi, peft modülü ile LoRA ve QLoRA destekler. Böyle, herkes LoRA eğitimi yapabilir.
LoRA ve QLoRA, AI demokratikleştirmesinde çok önemli araçlardır.
Bir yanıt yazın