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Low-Rank Adaptation (LoRA)

Low-Rank Adaptation (LoRA) ist eine Methode, um große KI-Modelle effizient an neue Aufgaben anzupassen und zu individualisieren, ohne das gesamte Modell neu zu trainieren. Statt alle Parameter eines KI-Modells zu ändern, was sehr aufwendig und datenintensiv wäre, werden nur kleine, „niedrigrangige“ Ergänzungen, sogenannte Zusatzmatrizen, vorgenommen. Dadurch sinken der Speicherbedarf und die Rechenkosten drastisch, während die ursprüngliche Leistung des Modells weitgehend erhalten bleibt. LoRA wird besonders in der Anpassung von Sprach- oder Bildmodellen für spezialisierte Anwendungen eingesetzt. Experten sehen darin einen wichtigen Schritt, um KI flexibler und ressourcenschonender einzusetzen.

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Funktionsweise einer LoRA (Low-Rank Adaptation / Niedrigrangige Anpassung)

Funktionsweise einer LoRA (Low-Rank Adaptation / Niedrigrangige Anpassung)

Bild: Ki generiert / ChatGPT

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