이 보고서는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 향상을 위한 저비용 미세 조정 기법인 LoRA(Low Rank Adaptation)의 효과를 광범위하게 평가한다.
첫째, 10개의 기반 모델과 31개의 작업에 걸쳐 총 310개의 모델을 4비트 LoRA로 미세 조정하여 평가했다. 그 결과 LoRA 미세 조정 모델이 기반 모델보다 평균 34점, GPT-4보다 10점 높은 성능을 보였다.
둘째, 미세 조정에 가장 효과적인 기반 모델을 분석하고, 작업 복잡도 지표가 미세 조정 결과를 예측할 수 있는지 평가했다.
셋째, LoRAX라는 오픈소스 멀티 LoRA 추론 서버를 통해 단일 GPU에서 여러 LoRA 미세 조정 모델을 효율적으로 배포하는 방법을 소개했다. LoRA Land 웹 애플리케이션은 이를 활용하여 단일 NVIDIA A100 GPU에서 25개의 LoRA 미세 조정 Mistral-7B LLM을 호스팅한다. 이는 단일 범용 LLM 대신 여러 전문화된 LLM을 활용하는 것이 비용 효율적임을 보여준다.
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מתוכן המקור
arxiv.org
תובנות מפתח מזוקקות מ:
by Justin Zhao,... ב- arxiv.org 05-03-2024
https://arxiv.org/pdf/2405.00732.pdfשאלות מעמיקות