O que significa "Adaptadores de Baixa Classificação"?
Índice
- Benefícios dos Adaptadores de Baixa Classificação
- Usando LoRA com Novos Modelos
- Melhorando Modelos Esparsos
- Adaptando a Novas Tarefas
Adaptadores de Baixa Classificação (LoRA) são um jeito de deixar modelos grandes de aprendizado de máquina mais eficientes quando precisam ser ajustados para tarefas específicas. Em vez de mudar o modelo inteiro, o LoRA adiciona um número pequeno de parâmetros extras que podem ser ajustados para novas tarefas. Isso significa que a maior parte do modelo original continua a mesma, mas ainda assim permite um novo aprendizado.
Benefícios dos Adaptadores de Baixa Classificação
Um dos principais benefícios do LoRA é que ele precisa de muito menos dados e recursos do que o retrain completo do modelo. Isso torna a coisa prática em situações onde acessar dados de treino pode ser limitado ou restrito. Por exemplo, em ambientes comerciais, as empresas podem não ter permissão para compartilhar dados sensíveis, então usar LoRA permite que elas ajustem seus modelos sem precisar armazenar ou processar esses dados.
Usando LoRA com Novos Modelos
Quando um novo modelo aparece, os parâmetros do LoRA podem ser transferidos para o novo modelo. Essa transferência geralmente requer acesso aos dados de treinamento originais, o que pode ser complicado. Novos métodos foram desenvolvidos para criar dados sintéticos que imitam os dados originais, permitindo que o LoRA seja adaptado a novos modelos sem precisar dos dados reais.
Melhorando Modelos Esparsos
Além de transferir o LoRA de forma tranquila, melhorias foram feitas no pré-treinamento de modelos esparsos. Esses modelos têm menos parâmetros para economizar espaço e acelerar o processamento. Ao adicionar adaptadores de baixa classificação durante a última parte do treinamento, esses modelos esparsos podem manter ou até melhorar seu desempenho sem aumentar significativamente seu tamanho ou complexidade.
Adaptando a Novas Tarefas
Outra abordagem inovadora envolve ajustar modelos para novas tarefas sem perder as habilidades adquiridas durante o treinamento anterior. Isso é feito isolando o que o modelo aprendeu e permitindo que ele se adapte a novos contextos enquanto mantém o treinamento original intacto. Isso garante que o modelo continue efetivo em várias tarefas e desafios.