En este artículo exploramos los beneficios de LoRA frente al ajuste fino tradicional en modelos de inteligencia artificial Este enfoque ofrece un equilibrio óptimo al mejorar el rendimiento en la tarea específica reduciendo al mismo tiempo la pérdida de información del dominio original y manteniendo la diversidad de las respuestas
La técnica LoRA o Low Rank Adaptation permite ajustar las capas de un modelo con un número reducido de parámetros Esto garantiza que el modelo aprenda nuevas habilidades sin olvidar lo aprendido previamente en el dominio fuente
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