LoRA ile büyük modelleri verimli bir şekilde optimize edin! Ölçeklenebilir, düşük sıralı ince ayar teknikleriyle maliyetleri azaltın, daha hızlı uyum sağlayın ve daha akıllıca dağıtım yapın.
LoRA (Düşük Sıralı Uyarlama), mimarilerine düşük sıralı matrisler ekleyerek büyük makine öğrenimi modellerinin ince ayar sürecini optimize etmek için tasarlanmış bir tekniktir. Bu yöntem, geleneksel ince ayar ile ilişkili hesaplama ve depolama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak, önceden eğitilmiş modelleri belirli görevlere uyarlamak için verimli ve uygun maliyetli bir seçim haline getirir.
LoRA, belirli katmanlara düşük rütbeli matrisler enjekte ederek önceden eğitilmiş bir modelin ağırlıklarını değiştirir. İnce ayar sırasında bir modelin tüm parametrelerini güncellemek yerine, yalnızca küçük bir parametre alt kümesi (bu düşük rütbeli matrisler içindekiler) optimize edilir. Bu yaklaşım, orijinal model yapısının çoğunu korurken onu yeni görevlere uyarlar. Önceden eğitilmiş ağırlıklar donmuş halde kalır ve bu da orijinal modelin bilgisinin korunmasına yardımcı olur.
LoRA, düşük sıralı güncellemelere odaklanarak eğitilebilir parametrelerin sayısını azaltır, böylece daha hızlı eğitim ve daha düşük bellek kullanımı sağlar. Bu da LoRA'yı özellikle büyük dil modellerinin (LLM'ler) ve diğer karmaşık mimarilerin kaynak kısıtlı ortamlara yerleştirilmesi için faydalı kılmaktadır.
İnce ayar tekniklerini daha iyi anlamak için Parametre Verimli İnce Ayarı (PEFT) inceleyebilirsiniz.
LoRA, alana özgü uygulamalar için GPT ve BERT gibi büyük dil modellerine ince ayar yapmak için NLP görevlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin:
Dil modelleme ve ince ayarın NLP ilerlemelerine nasıl katkıda bulunduğu hakkında daha fazla bilgi edinin.
Bilgisayarla görmede LoRA, görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve segmentasyon gibi görevler için Görme Dönüştürücüleri (ViT) gibi büyük modelleri uyarlamak için kullanılmıştır. Örneğin:
Etkisini anlamak için nesne algılama ve görüntü segmentasyonu hakkında daha fazla bilgi edinin.
Geleneksel ince ayar bir modelin tüm parametrelerini günceller, bu da hesaplama açısından pahalı ve bellek açısından yoğun olabilir. Buna karşılık, LoRA küçük bir parametre alt kümesini seçerek günceller, bu da onu daha hafif ve ölçeklenebilir hale getirir.
LoRA dahili model ağırlıklarını değiştirirken, istem ayarlama giriş istemlerini optimize etmeye odaklanır. Her iki yöntem de etkilidir, ancak farklı kullanım durumlarına hitap eder - istem ayarlama genellikle metin üretimi için kullanılırken, LoRA görevler arasında daha çok yönlüdür.
Ultralytics LoRA ilkelerinin uygulanabileceği çok çeşitli makine öğrenimi ve bilgisayarla görme görevlerini destekler. Kullanıcılar, özel modelleri verimli bir şekilde eğitmek ve dağıtmak için Ultralytics HUB gibi araçlardan yararlanabilirler. Aşağıdakiler gibi son teknoloji ürünü çözümlerle Ultralytics YOLOLoRA'dan esinlenen tekniklerin iş akışlarına entegre edilmesi, gerçek zamanlı uygulamalar için model performansını daha da optimize edebilir.
LoRA, yenilikçi tekniklerin gelişmiş makine öğrenimini nasıl daha erişilebilir ve verimli hale getirebileceğini ve sektörler arasında etkili çözümleri nasıl yönlendirebileceğini örneklemektedir.
