Yapay zekâ sözlüğü
İleri düzey
LoRA (Low-Rank Adaptation)
Low-Rank Adaptation (LoRA)
28.08.2026 tarihinde güncellendi
LoRA, modelin tüm ağırlıklarını değiştirmek yerine küçük düşük-rank adaptörler eğiterek verimli fine-tuning yapılmasını sağlar.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiLoRA, güncellenmesi gereken değişimi düşük boyutlu iki matrisle temsil ederek temel model ağırlıklarını sabit tutar. Eğitimde daha az bellek ve depolama kullanılır; farklı görevler için küçük adaptörler ayrı ayrı saklanıp gerektiğinde birleştirilebilir. Rank, öğrenme oranı ve hedeflenen katmanlar sonuç üzerinde etkilidir. LoRA adaptörü yalnızca eğitildiği temel model sürümüyle uyumlu olmayabilir; sürüm ve lisans takibi gerekir.
Çalışma mantığı: Temel model dondurulur, seçilen katmanlara düşük-rank matrislerden oluşan küçük adaptörler eklenir. Eğitim yalnızca bu adaptörlerde yapıldığı için depolama ve bellek ihtiyacı tam fine-tuninge göre azalır.
Kullanım alanları: Alan uyarlama, üslup, görev adaptörü, çoklu müşteri modeli ve yerel donanımda özelleştirmede kullanılır.
Sınırlılıklar: Rank veya hedef katman yetersizse kapasite sınırlanır; adaptör temel model sürümüne, lisansa ve eğitim verisine sıkı biçimde bağlıdır.
Çalışma mantığı: Temel model dondurulur, seçilen katmanlara düşük-rank matrislerden oluşan küçük adaptörler eklenir. Eğitim yalnızca bu adaptörlerde yapıldığı için depolama ve bellek ihtiyacı tam fine-tuninge göre azalır.
Kullanım alanları: Alan uyarlama, üslup, görev adaptörü, çoklu müşteri modeli ve yerel donanımda özelleştirmede kullanılır.
Sınırlılıklar: Rank veya hedef katman yetersizse kapasite sınırlanır; adaptör temel model sürümüne, lisansa ve eğitim verisine sıkı biçimde bağlıdır.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaBüyük dil modellerini verimli şekilde fine-tune etmek için kullanılan bir tekniktir. Tüm model yerine küçük adaptör katmanları eğiterek kaynak tasarrufu sağlar.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoLoRA, büyük modelin tamamını değiştirmek yerine küçük adaptör ağırlıkları eğiterek özelleştirme maliyetini düşürür. Editoryal bir uygulamada bu kavramı kullanırken önce hedefi ve başarı ölçütünü yazın, ardından küçük bir örnek üzerinde sonucu kontrol edip üretime almadan önce insan doğrulaması yapın.