LoRA 어댑터 원리 정리: 저랭크 근사로 파인튜닝 파라미터를 2억에서 12만으로 줄이는 법
파인튜닝은 결국 사전학습 가중치에 그래디언트 갱신분을 더하는 일이다. 이 갱신분만 훨씬 작은 두 행렬의 곱으로 근사하는 LoRA의 원리와, 파라미터가 2억 개에서 12만 개로 줄어드는 계산 과정을 정리했다.
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저랭크 근사 최신 뉴스와 핵심 해설
저랭크 근사 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
LoRA 원리 정리: 저랭크 적응으로 학습 파라미터를 줄이는 방법과 파이토치 구현
LoRA는 사전학습 가중치를 고정한 채 작은 두 행렬만 학습하는 미세조정 기법이다. 저랭크 분해가 통하는 이유와 파라미터 절감 규모, 파이토치 파라미터화 기능을 활용한 구현 방식까지 차례로 정리했다.
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특이값 분해(SVD) 시각적으로 이해하기 — 회전·확대·회전과 저랭크 근사의 원리
어떤 행렬이든 회전·확대·회전 세 단계로 쪼개는 특이값 분해(SVD)의 기하학적 의미를, 직사각 행렬과 대칭 행렬, 특이값과 특이벡터, 그리고 이미지 압축에 쓰이는 저랭크 근사까지 차근차근 풀어 설명한다.
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