LORA (Low-Rank Adaptation)는 딥러닝 모델의 효율적인 압축 기술 중 하나입니다. 이 기술은 딥러닝 모델의 파라미터를 저차원의 낮은 랭크 행렬로 근사하여 모델의 크기를 줄이고 계산 비용을 절감하는 방법입니다.
LORA는 대규모 딥러닝 모델을 보다 작은 크기로 압축함으로써 모델 배포 및 실행에 필요한 컴퓨팅 자원을 줄이는 장점을 가지고 있습니다. 이를 위해 LORA는 모델 파라미터 행렬을 낮은 랭크의 근사 행렬로 분해하고, 근사 행렬과 잔차 행렬 간의 차이를 최소화하는 방식으로 모델을 훈련시킵니다.
LORA는 높은 차원의 파라미터 공간을 낮은 차원으로 압축하여 모델의 메모리 사용량과 연산 비용을 줄이는 동시에 모델의 성능을 최대한 유지하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 모델을 보다 경량화하고, 모바일 기기나 에지 디바이스 등의 자원이 제한된 환경에서 효율적으로 모델을 배포하고 실행할 수 있게 됩니다.
LORA는 딥러닝 모델 압축 기술 중 하나로서, 고차원의 모델 파라미터를 저차원으로 효율적으로 표현하는 방법입니다. 이를 통해 모델 크기의 감소와 실행 속도의 향상을 이룰 수 있으며, 딥러닝 모델의 효율적인 활용을 가능하게 합니다.