Low-Rank Adaptation (LoRA) là một kỹ thuật hiệu quả để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs) cho các tác vụ cụ thể. Thay vì cập nhật tất cả các tham số của mô hình, LoRA chỉ tập trung vào một tập hợp con nhỏ hơn các tham số có hạng thấp. Điều này làm giảm đáng kể lượng bộ nhớ và thời gian tính toán cần thiết cho quá trình tinh chỉnh.
Cách thức hoạt động:
- Đóng băng trọng số: Các trọng số của mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trước được giữ nguyên, không thay đổi trong quá trình tinh chỉnh.
- Thêm ma trận hạng thấp: Các ma trận hạng thấp được thêm vào mỗi lớp của mô hình Transformer. Các ma trận này được huấn luyện trên dữ liệu cụ thể của tác vụ.
- Tối ưu hóa ma trận hạng thấp: Trong quá trình tinh chỉnh, chỉ có các ma trận hạng thấp được tối ưu hóa, trong khi các trọng số của mô hình gốc vẫn giữ nguyên.
Ưu điểm của LoRA:
- Hiệu quả bộ nhớ: Giảm đáng kể lượng bộ nhớ cần thiết so với tinh chỉnh toàn bộ mô hình.
- Nhanh chóng: Tốc độ tinh chỉnh nhanh hơn so với các phương pháp khác.
- Linh hoạt: Có thể dễ dàng áp dụng cho nhiều tác vụ khác nhau.
- Duy trì hiệu suất: Mô hình được tinh chỉnh bằng LoRA thường đạt được hiệu suất tương đương hoặc thậm chí tốt hơn so với mô hình được tinh chỉnh bằng các phương pháp truyền thống.
Ứng dụng của LoRA:
LoRA được ứng dụng rộng rãi trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên như phân loại văn bản, dịch máy, tóm tắt văn bản, tạo câu hỏi và trả lời. Kỹ thuật này cũng được sử dụng trong các lĩnh vực khác như thị giác máy tính và xử lý âm thanh.
Tài liệu tham khảo:
- LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models: https://arxiv.org/abs/2106.09685
- Code for loralib, an implementation of “LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models”: https://github.com/microsoft/LoRA
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về LoRA, bạn có thể tham khảo các tài liệu trên hoặc tìm kiếm thông tin trên các trang web chuyên ngành.
Hy vọng những thông tin này hữu ích cho bạn!