Módulo 4: Profundización en LoRA
Dominando la Adaptación de Bajo Rango
Este módulo ofrece una exploración exhaustiva de LoRA (Low-Rank Adaptation), el método PEFT más popular y efectivo para el fine-tuning de modelos de lenguaje grandes.
Qué aprenderá
En este módulo, usted:
- Comprenderá cómo funciona LoRA a nivel intuitivo y matemático
- Dominará los hiperparámetros de LoRA incluyendo rank, alpha y módulos objetivo
- Implementará el entrenamiento con LoRA utilizando la librería PEFT de Hugging Face
- Optimizará las configuraciones de LoRA para su caso de uso específico
Estructura del módulo
| Capítulo | Tema | Duración |
|---|---|---|
| Capítulo 1 | Comprendiendo LoRA | 30 min |
| Capítulo 2 | Matemáticas de LoRA | 30 min |
| Capítulo 3 | Implementando LoRA con PEFT | 35 min |
| Quiz | Quiz del Módulo 4 | 30 min |
Vista previa de conceptos clave
Descomposición de bajo rango
Dividir una matriz grande en productos de matrices más pequeñas.
Rank (r)
La dimensionalidad de las matrices de LoRA, controlando la capacidad frente a la eficiencia.
Alpha Scaling
Un hiperparámetro que controla la magnitud de la contribución de LoRA.
Módulos objetivo
Las matrices de pesos específicas donde se aplica LoRA.
Por qué LoRA es importante
LoRA se ha convertido en el estándar de facto para el fine-tuning eficiente porque:
- Reduce los parámetros entrenables en más del 99% manteniendo la calidad
- Permite el entrenamiento en GPUs de consumo
- Puede fusionarse fácilmente con el modelo base para su despliegue
- Permite múltiples adaptadores específicos de tareas en un solo modelo base
- Está bien comprendido y ampliamente probado
Requisitos previos
Antes de comenzar este módulo, usted debe:
- Haber completado los Módulos 1-3
- Comprender los conceptos básicos de multiplicación de matrices
- Sentirse cómodo con Python y PyTorch
- Tener acceso a una GPU para los ejercicios prácticos
¡Comencemos!
Inicie con Capítulo 1: Comprendiendo LoRA.
Tiempo estimado para completar este módulo: 2.5 horas