Machine learning
LoRA و PEFT
تُكيّف LoRA (تكييف الرتبة المنخفضة) - التي قدمها Hu وآخرون في عام 2022 - وعائلة طرق الضبط الفعال للمعاملات (PEFT) الأوسع نماذج اللغة الكبيرة المدربة مسبقًا لمهام جديدة عن طريق تدريب عدد صغير فقط من المعاملات الإضافية بدلاً من كل وزن في النموذج. هذا يجعل الضبط الدقيق ممكنًا باستخدام ذاكرة GPU وحوسبة أقل بكثير مع ترك النموذج الأصلي دون تغيير إلى حد كبير.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Hu, E. J. et al. (2022). LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models. ICLR. link ↗
- Lester, B. et al. (2021). The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning. EMNLP. DOI: 10.18653/v1/2021.emnlp-main.243 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Low-Rank Adaptation and Parameter-Efficient Fine-Tuning. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/lora-peft
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- شبكة الخصومة التوليديةالتعلم العميق↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- المشفّر التلقائي التباينيالتعلم العميق↔ compare
- محوّل الرؤيةالتعلم العميق↔ compare
- XGBoostتعلم الآلة↔ compare