주제: parameter-efficient-learning
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LoRA: 저랭크 적응과 실제 메모리 절감 범위
LoRA는 기본 가중치를 고정한 채 저랭크 업데이트를 학습한다. 학습 가능한 파라미터와 그 옵티마이저 상태는 줄지만 기본 모델, 활성화, 배포 호환성은 여전히 중요하다.
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LoRA는 기본 가중치를 고정한 채 저랭크 업데이트를 학습한다. 학습 가능한 파라미터와 그 옵티마이저 상태는 줄지만 기본 모델, 활성화, 배포 호환성은 여전히 중요하다.
article · ko · unreviewed · 지식 기준일 2026-10-11
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