QLoRA y LoRA: La clave para optimizar LLM sin comprometer el rendimiento

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son tecnologías fundamentales en el campo del aprendizaje automático. Son cruciales en empresas que necesitan gestionar las demandas de miles de clientes de manera eficaz y personalizada. Sin embargo, la gestión de estos modelos, como LLAMA y Falcon, puede ser un desafío en entornos donde el uso masivo de GPUs no es práctico o económicamente viable. Esto ha generado la necesidad de soluciones innovadoras que optimicen el uso de recursos y reduzcan los costos operativos. En este contexto, técnicas como QLoRA y LoRA se presentan como opciones viables. Estas estrategias permiten ajustar los modelos a las necesidades específicas de cada cliente sin sobrecargar los sistemas ni incurrir en altos costos (Xu et al., 2023).

Estrategias de Ajuste Eficiente: QLoRA y LoRA

Un LLM puede definirse como una función $f(x,W)=y$, donde $x$ es la secuencia de entrada, $y$ la secuencia de salida, y $W$ es el conjunto de pesos que se ajustan durante el entrenamiento del modelo. La eficiencia de un modelo depende en gran parte de cómo se gestionan estos pesos. Mientras que las actualizaciones de pesos tradicionales pueden ser costosas y lentas, QLoRA y LoRA han introducido enfoques que almacenan y actualizan los cambios $\Delta W$ de manera más eficiente (Xu et al., 2023). Estos métodos permiten ajustar los modelos de manera más ligera y económica, lo cual es esencial en entornos con recursos limitados, como aquellos que no pueden desplegar grandes infraestructuras de hardware.

La Técnica LoRA: Reducción de la Huella de Memoria

LoRA, como explica Zhang et al. (2023), utiliza la descomposición de valores singulares (SVD) para descomponer los cambios $\Delta W$ en dos matrices WaW_aWa​ y WbW_bWb​. Esto permite reducir significativamente la huella de memoria del modelo. La multiplicación de Wa×WbW_a \times W_bWa​×Wb​ proporciona una aproximación precisa de $\Delta W$, facilitando actualizaciones rápidas durante la inferencia. Además, el rango de la descomposición, como un valor de 3, optimiza el proceso de ajuste al garantizar que solo se utilicen las filas y columnas linealmente independientes, lo que reduce la complejidad computacional.