Módulo 4: LoRA em Detalhes
Dominando a Low-Rank Adaptation
Este módulo oferece um mergulho aprofundado em LoRA (Low-Rank Adaptation), o método PEFT mais popular e eficaz para fine-tuning de grandes modelos de linguagem.
O que você vai aprender
Neste módulo, você irá:
- Entender como LoRA funciona em nível intuitivo e matemático
- Dominar os hiperparâmetros do LoRA incluindo rank, alpha e módulos alvo
- Implementar o treinamento com LoRA utilizando a biblioteca PEFT do Hugging Face
- Otimizar configurações de LoRA para o seu caso de uso específico
Estrutura do Módulo
| Capítulo | Tópico | Duração |
|---|---|---|
| Capítulo 1 | Entendendo o LoRA | 30 min |
| Capítulo 2 | Matemática do LoRA | 30 min |
| Capítulo 3 | Implementando LoRA com PEFT | 35 min |
| Quiz | Quiz do Módulo 4 | 30 min |
Prévia dos Conceitos-Chave
Decomposição de Baixo Rank
Quebrar uma matriz grande em produtos de matrizes menores.
Rank (r)
A dimensionalidade das matrizes do LoRA, controlando capacidade versus eficiência.
Alpha Scaling
Um hiperparâmetro que controla a magnitude da contribuição do LoRA.
Módulos Alvo
As matrizes de pesos específicas onde o LoRA é aplicado.
Por que o LoRA é importante
O LoRA se tornou o padrão de fato para fine-tuning eficiente porque:
- Reduz os parâmetros treináveis em mais de 99% mantendo a qualidade
- Permite treinamento em GPUs de consumidor
- Pode ser facilmente mesclado ao modelo base para deploy
- Permite múltiplos adaptadores específicos de tarefa em um único modelo base
- É bem compreendido e amplamente testado
Pré-requisitos
Antes de iniciar este módulo, você deve:
- Ter concluído os Módulos 1-3
- Entender o básico de multiplicação de matrizes
- Ter familiaridade com Python e PyTorch
- Ter acesso a uma GPU para os exercícios práticos
Vamos começar!
Comece pelo Capítulo 1: Entendendo o LoRA.
Tempo estimado para completar este módulo: 2,5 horas