Büyük dil modellerini orijinal ağırlıklarını dondurarak ve araya küçük, eğitilebilir düşük sıralı matrisler ekleyerek eğiten verimli ince ayar yöntemidir.
\n\nNasıl Çalışır ve Temel Prensipleri Nelerdir?
\nModelin milyarlarca parametresini değiştirmek yerine dikkat (attention) katmanlarına düşük boyutlu küçük matrisler ekler ve sadece bunları günceller.
\n\nNeden Kritik Öneme Sahiptir?
\nGPU bellek ihtiyacını %75'e kadar azaltır ve tüketici sınıfı ekran kartlarında bile dev modellerin eğitilmesini sağlar.
\n\nEn İyi Uygulama ve Kullanım İpuçları
\nFarklı görevler için küçük LoRA adaptör dosyaları (.safetensors) oluşturup tek bir ana model üzerinde dinamik olarak takıp çıkarın.
\n\nSık Yapılan Hatalar ve Kaçınılması Gerekenler
\nAşırı düşük rank (r) değeri seçerek modelin karmaşık görev nüanslarını öğrenmesini engellemek.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
LoRA Nedir? (Düşük Sıralı Uyarlama Tekniği) hakkında en sık yöneltilen sorular ve mühendislik ekibimizin uzman yanıtları:
Ana model onlarca gigabayt iken LoRA adaptörleri yalnızca birkaç megabayt veya yüz megabayt yer kaplar.
LoRA'nın 4-bit nicelleştirilmiş (quantized) modeller üzerinde çalıştırılan daha da hafifletilmiş versiyonudur.