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LoRA는 대형 언어 모델을 효율적으로 파인튜닝할 수 있는 방법입니다. 이 글에서는 Microsoft가 제안한 LoRA의 개념, 수식 구조, 실험 결과, 그리고 다양한 적용 사례까지 자세히 소개합니다. 거대한 언어 모델을 파인튜닝하면서 수백만 개의 파라미터를 전부 학습하는 일이 부담스럽게 느껴진 적 있으신가요?Microsoft와 University of Washington 연구진이 함께 제안한 LoRA(Low-Rank Adaptation)는, 기존 모델의 성능은 유지하면서도 파인튜닝에 필요한 파라미터 수를 극적으로 줄여주는 방법론입니다.오늘은 이 LoRA 논문(arXiv:2106.09685)을 바탕으로, 왜 이 기술이 중요한지, 어떻게 작동하는지, 그리고 실전에서는 어떤 효과를 주는지 함께 살펴보겠습니다..