Introdução ao LoRA para fine-tuning eficiente de modelos grandes

O ajuste fino (fine-tuning) de modelos de linguagem de grande escala tornou-se uma prática comum para adaptar modelos pré-treinados a tarefas específicas. No entanto, o fine-tuning tradicional apresenta desafios significativos. Modelos como LLaMA-2 70B ou GPT-3 possuem dezenas ou centenas de bilhões de parâmetros. Realizar o fine-tuning completo desses modelos exige recursos computacionais enormes: GPUs com dezenas de GB de memória, longos períodos de treinamento e custos elevados.