LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models

LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models

LoRA là gì? Đây là cách để “huấn luyện” hoặc cải thiện Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Models) mà không tốn quá nhiều tài nguyên. Để hiểu dễ dàng hơn, hãy coi LoRA như một cách giúp mô hình học bài mới nhanh hơn mà không cần phải học lại từ đầu.

1. Mô hình Ngôn ngữ Lớn là gì?

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (chẳng hạn như ChatGPT hoặc BERT) là những mô hình máy tính rất lớn, đã được dạy để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Những mô hình này được “huấn luyện” từ rất nhiều dữ liệu (sách, bài báo, web…) để có thể trả lời câu hỏi, viết bài, v.v.

2. Tại sao cải thiện Mô hình lớn lại khó?

Khi một mô hình ngôn ngữ đã có sẵn, mà ta muốn dạy thêm cho nó kỹ năng mới, bình thường phải “đào tạo lại” toàn bộ mô hình. Điều này giống như việc bạn phải học lại cả một cuốn sách, dù thực tế bạn chỉ muốn thêm một chương mới — rất tốn thời gian và năng lượng.

3. LoRA giúp đơn giản hóa như thế nào?

LoRA là như thế nào? Hãy tưởng tượng khi bạn thêm một kỹ năng mới, thay vì viết lại toàn bộ cuốn sách, chỉ cần thêm một vài tờ giấy ghi chú vào sách cũ là đủ. LoRA giúp ta chỉ cần cập nhật một phần nhỏ của mô hình, chứ không phải toàn bộ mô hình.

Cách mà LoRA làm việc là tìm ra những phần chính của mô hình có thể được sửa đổi dễ dàng (giống như tìm các phần mấu chốt trong bài học để thêm vào ghi chú), và từ đó chỉ điều chỉnh những phần này. Những thay đổi được thực hiện theo cách thấp hơn hẳn so với việc học lại toàn bộ kiến thức — giống như ghi chú vào phần nhỏ thay vì viết lại cả chương sách.

4. Ví dụ thực tế

Giả sử bạn có một mẫu chatbot rất thông minh đã được dạy rất nhiều thứ, nhưng bạn muốn nó hiểu tốt hơn về luật pháp Việt Nam. Thay vì huấn luyện lại toàn bộ chatbot từ đầu với rất nhiều dữ liệu mới, LoRA sẽ giúp bạn thêm kiến thức về luật này nhanh chóng và hiệu quả, chỉ bằng việc thay đổi một vài phần trong hệ thống chatbot hiện có.

5. Ứng dụng

LoRA đặc biệt hữu ích khi cần tùy chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn cho những nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ:

• Chatbots trong dịch vụ khách hàng: Cải thiện chatbot để nó hiểu rõ về sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể của công ty mà không cần huấn luyện lại toàn bộ dữ liệu ngôn ngữ.
• Khoa học: Khi các nhà nghiên cứu muốn mô hình ngôn ngữ biết thêm về một lĩnh vực khoa học cụ thể mà không cần dùng quá nhiều tài nguyên.

Tóm lại

LoRA giúp chúng ta dễ dàng và tiết kiệm hơn trong việc cải thiện mô hình ngôn ngữ lớn. Nó giống như việc thêm vài ghi chú vào một cuốn sách thay vì phải viết lại toàn bộ từ đầu. Điều này giúp các mô hình học nhanh hơn mà không tốn kém tài nguyên.