--- title: "Low-Rank Adaptation (LoRA) (HU)" source: "https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 3924 wiki_created_at: 2026-09-06T23:28:02Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:28:02Z downloaded_at: 2026-09-07T22:59:43Z --- # Low-Rank Adaptation (LoRA) (HU) **Low-Rank Adaptation** (**LoRA**) — egy paraméter-hatékony finomhangolási (PEFT) módszer, amely lehetővé teszi a nagy nyelvi modellek (LLM) új feladatokhoz való adaptálását minimális számítási költséggel. A technológiát először **Edward Hu** és munkatársai mutatták be 2021-ben^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_note-hu2021-1)}. A nagy modellek – mint a LLaMA vagy a GPT – teljes finomhangolása (*full fine-tuning*) hatalmas erőforrásokat igényel, ami a legtöbb kutató és fejlesztő számára elérhetetlenné teszi. A LoRA ezt a problémát úgy oldja meg, hogy a modell paramétereinek csupán kis hányadát hangolja, miközben megőrzi a teljes finomhangolással összehasonlítható magas minőséget és teljesítményt^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_note-mao2024-2)}. ## Működési elv A LoRA alapgondolata az, hogy az előre betanított modell eredeti súlyait nem módosítja, hanem egy kis „korrekciós" mátrixot ad hozzájuk. Ahelyett, hogy közvetlenül a hatalmas \`W\` súlymátrixot tanítaná, a LoRA annak változását két kis, alacsony rangú mátrix szorzataként fejezi ki. Formálisan: ha az adott réteg eredeti súlymátrixa \`W_0\` mérete \`d × k\`, akkor a frissítése \`ΔW = BA\` alakban fejezhető ki, ahol \`B\` egy \`d × r\` méretű mátrix, \`A\` pedig egy \`r × k\` méretű mátrix. Az \`r\` rang egy hiperparaméter, amelynek értéke lényegesen kisebb (\`r \<\< d, k\`). A finomhangolás során az eredeti \`W_0\` súlyok **befagyasztásra** kerülnek, és csak az \`A\` és \`B\` mátrixok kerülnek betanításra. A végső súlymátrix kiszámítása: \`W = W_0 + BA\`. Ez lehetővé teszi a betanítandó paraméterek számának több ezres csökkentését. Például a **GPT-3** (175 milliárd paraméter) finomhangolásakor a LoRA 10 000-szeresére csökkenti a betanítandó paraméterek számát, és háromszoros mértékben mérsékli a GPU-memóriaigényt^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_note-hu2021-1)}. ## Főbb előnyök - **Erőforrás-megtakarítás**: A betanítandó paraméterek száma drasztikusan csökken (akár 90%-kal vagy még inkább), ami jelentősen mérsékli a videómemória (VRAM) fogyasztását és felgyorsítja a tanítási folyamatot. - **Nincs késleltetés a következtetés (inference) során**: A betanítás után a \`B\` és \`A\` mátrixok „beolvaszthatók" az alap \`W_0\` mátrixba a \`W = W_0 + BA\` kiszámításával. Így a modell használata során semmilyen többletszámítás vagy késleltetés nem lép fel^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_note-hu2021-1)}. - **Modularitás és gyors feladatváltás**: A betanított LoRA-adapterek kis méretű fájlokat alkotnak (néhány megabájt). Ez lehetővé teszi, hogy különböző feladatokhoz tucatnyi adaptert tároljunk, és gyorsan váltsunk köztük anélkül, hogy az alap modellt módosítani kellene^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_note-ibm_lora-3)}. ## Korlátok és módosítások Bár a LoRA rendkívül hatékony, alacsony rangú jellege korlátot jelenthet az olyan feladatoknál, amelyek nagy mennyiségű új információ megjegyzését igénylik. E és más problémák megoldására különféle módosításokat javasoltak. ### QLoRA **QLoRA** (Quantized Low-Rank Adaptation) — az egyik legnépszerűbb módosítás, amelyet 2023-ban javasoltak. A LoRA-t kombinálja az alap modell **4 bites kvantálásával**^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_note-dettmers2023-4)}. Ez lehetővé teszi a memóriaigény további csökkentését, és elérhetővé teszi a több tízmilliárd paraméteres modellek (például 65B-s modellek) finomhangolását egyetlen fogyasztói GPU-n. A QLoRA alapján készült többek között a **Guanaco** modell, amely a ChatGPT-vel összehasonlítható eredményeket ért el. ### Egyéb módosítások - **MoRA** (High-Rank Updating): Olyan feladatokhoz javasolták, ahol a LoRA a rangkorlátozás miatt nem nyújt elegendő teljesítményt. A MoRA olyan módszereket alkalmaz, amelyek lehetővé teszik a súlyok magas rangú frissítését, miközben megőrzik a paraméter-hatékonyságot^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_note-jiang2024-5)}. ## Implementáció és alkalmazás A LoRA technológia hatékonysága és egyszerű integrálhatósága miatt széles körben elterjedt. Népszerűsítésében kulcsszerepet játszott a **Hugging Face** cég **PEFT** (Parameter-Efficient Fine-Tuning) könyvtára. A PEFT egységes felületet biztosít a LoRA és más PEFT-módszerek alkalmazásához a Transformers ökoszisztéma modelljeihez^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_note-hf_peft-6)}. A LoRA-t aktívan használják: - Chatbotok és párbeszédes rendszerek adaptálásához (például LLaMA, Mistral finomhangolása). - Szűk szakterületek szövegklasszifikációs és szöveggenerálási modelljének létrehozásához. - Modellek személyre szabásához adott stílushoz vagy adatformátumhoz. ## Hivatkozások - A Hugging Face PEFT könyvtárának hivatalos dokumentációja ## Irodalom - Hu, E.J. et al. (2021). *LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models*. arXiv:2106.09685. - Dettmers, T. et al. (2023). *QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs*. arXiv:2305.14314. - Zhang, Q. et al. (2023). *AdaLoRA: Adaptive Budget Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning*. arXiv:2303.10512. - Chen, Y. et al. (2023). *LongLoRA: Efficient Fine-Tuning of Long-Context Large Language Models*. arXiv:2309.12307. - Mao, K. et al. (2024). *A Survey on LoRA of Large Language Models*. arXiv:2407.11046. - Jiang, T. et al. (2024). *MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning*. arXiv:2405.12130. - Liu, Z. et al. (2024). *ALoRA: Allocating Low-Rank Adaptation for Fine-Tuning Large Language Models*. arXiv:2403.16187. - Liu, J. et al. (2025). *RoRA: Efficient Fine-Tuning of LLM with Reliability Optimization for Rank Adaptation*. arXiv:2501.04315. - Albert, P. et al. (2025). *RandLoRA: Full-Rank Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Models*. arXiv:2502.00987. - Tastan, N. et al. (2025). *LoFT: Low-Rank Adaptation That Behaves Like Full Fine-Tuning*. arXiv:2505.21289. ## Megjegyzések 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_ref-hu2021_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_ref-hu2021_1-1)} ^{[1.2](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_ref-hu2021_1-2)} Hu, E.J., et al. «LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models». *arXiv:2106.09685*. [1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_ref-mao2024_2-0) Mao, K., et al. «A Survey on LoRA of Large Language Models». *arXiv:2407.11046*. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_ref-ibm_lora_3-0) Noble, Joshua. «What is LoRA (Low-Rank Adaption)?». *IBM Technology*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_ref-dettmers2023_4-0) Dettmers, T., et al. «QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs». *arXiv:2305.14314*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_ref-jiang2024_5-0) Jiang, Z., et al. «MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning». *arXiv:2405.12130*. [5] 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(HU)#cite_ref-hf_peft_6-0) «LoRA (Low-Rank Adaptation)». *Hugging Face LLM Course*. [6]