--- title: "Low-Rank Adaptation (LoRA) (TH)" source: "https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(TH)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(TH)" language: "th" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Thai" revision_id: 3933 wiki_created_at: 2026-09-06T23:28:09Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:28:09Z downloaded_at: 2026-09-07T22:59:46Z --- # Low-Rank Adaptation (LoRA) (TH) **Low-Rank Adaptation** (**LoRA**) — คือวิธีการ fine-tuning แบบประหยัดพารามิเตอร์ (PEFT) ที่ช่วยให้สามารถปรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ให้เข้ากับงานใหม่ได้โดยใช้ทรัพยากรการคำนวณน้อยที่สุด เทคโนโลยีนี้ถูกนำเสนอครั้งแรกในผลงานของ **เอ็ดเวิร์ด หู** (Edward Hu) และเพื่อนร่วมงานในปี 2021^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(TH)#cite_note-hu2021-1)} การ fine-tuning แบบเต็มรูปแบบ (*full fine-tuning*) ของโมเดลขนาดใหญ่ เช่น LLaMA หรือ GPT ต้องใช้ทรัพยากรมหาศาล ทำให้นักวิจัยและนักพัฒนาส่วนใหญ่ไม่สามารถเข้าถึงได้ LoRA แก้ปัญหานี้โดยอนุญาตให้ทำการ fine-tuning เฉพาะพารามิเตอร์เพียงส่วนน้อยของโมเดล ในขณะที่ยังคงคุณภาพและประสิทธิภาพสูงที่เทียบได้กับการ fine-tuning แบบเต็มรูปแบบ^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(TH)#cite_note-mao2024-2)} ## หลักการทำงาน แนวคิดหลักของ LoRA คือการไม่แก้ไขน้ำหนักดั้งเดิมของโมเดลที่ผ่านการ pre-training มาแล้ว แต่เพิ่มเมทริกซ์ "ปรับแก้" ขนาดเล็กเข้าไปแทน แทนที่จะฝึกเมทริกซ์น้ำหนักขนาดใหญ่ \`W\` โดยตรง LoRA แทนการเปลี่ยนแปลงของมันเป็นผลคูณของเมทริกซ์ขนาดเล็กสองอันที่มี rank ต่ำ ในเชิงรูปนัย หากเมทริกซ์น้ำหนักดั้งเดิมของเลเยอร์ \`W_0\` มีขนาด \`d × k\` การอัปเดตจะถูกแทนด้วย \`ΔW = BA\` โดยที่ \`B\` คือเมทริกซ์ขนาด \`d × r\` และ \`A\` คือเมทริกซ์ขนาด \`r × k\` ค่า rank \`r\` เป็น hyperparameter และมีขนาดเล็กกว่ามาก (\`r \<\< d, k\`) ในระหว่างการ fine-tuning น้ำหนักดั้งเดิม \`W_0\` จะถูก**แช่แข็ง** และจะฝึกเฉพาะเมทริกซ์ \`A\` และ \`B\` เท่านั้น เมทริกซ์น้ำหนักสุดท้ายคำนวณได้เป็น \`W = W_0 + BA\` วิธีนี้ช่วยลดจำนวนพารามิเตอร์ที่ต้องฝึกลงได้หลายพันเท่า ตัวอย่างเช่น ในการ fine-tuning **GPT-3** (175 พันล้านพารามิเตอร์) LoRA ลดจำนวนพารามิเตอร์ที่ต้องฝึกลง 10,000 เท่า และลดความต้องการหน่วยความจำ GPU ลง 3 เท่า^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(TH)#cite_note-hu2021-1)} ## ข้อดีหลัก - **ประหยัดทรัพยากร**: จำนวนพารามิเตอร์ที่ต้องฝึกลดลงอย่างมาก (ถึง 90% หรือมากกว่า) ซึ่งช่วยลดการใช้หน่วยความจำวิดีโอ (VRAM) และเร่งกระบวนการฝึกได้อย่างมีนัยสำคัญ - **ไม่มีความล่าช้าเพิ่มเติมในขณะ inference**: หลังจากการฝึก เมทริกซ์ \`B\` และ \`A\` สามารถ "รวม" เข้ากับเมทริกซ์หลัก \`W_0\` ได้โดยคำนวณ \`W = W_0 + BA\` ดังนั้นในระหว่างการใช้งานโมเดลจะไม่มีการคำนวณหรือความล่าช้าเพิ่มเติม^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(TH)#cite_note-hu2021-1)} - **ความเป็นโมดูลและการสลับงานอย่างรวดเร็ว**: adapter ของ LoRA ที่ผ่านการฝึกแล้วเป็นไฟล์ขนาดเล็ก (ไม่กี่เมกะไบต์) ซึ่งช่วยให้สามารถจัดเก็บ adapter หลายสิบตัวสำหรับงานต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย และสลับระหว่างกันได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องเปลี่ยนโมเดลหลัก^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(TH)#cite_note-ibm_lora-3)} ## ข้อจำกัดและการดัดแปลง แม้ว่า LoRA จะมีประสิทธิภาพสูง แต่ลักษณะ low-rank ของมันอาจเป็นข้อจำกัดสำหรับงานที่ต้องการจดจำข้อมูลใหม่จำนวนมาก เพื่อแก้ปัญหานี้และปัญหาอื่นๆ จึงมีการเสนอการดัดแปลงต่างๆ ขึ้นมา ### QLoRA **QLoRA** (Quantized Low-Rank Adaptation) — คือการดัดแปลงที่ได้รับความนิยมมากที่สุดอย่างหนึ่ง ซึ่งถูกเสนอในปี 2023 โดยรวม LoRA เข้ากับ**การ quantization แบบ 4-bit** ของโมเดลพื้นฐาน^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(TH)#cite_note-dettmers2023-4)} วิธีนี้ช่วยลดความต้องการหน่วยความจำลงได้อีก ทำให้สามารถ fine-tuning โมเดลที่มีหลายหมื่นล้านพารามิเตอร์ (เช่น โมเดลขนาด 65B) บน GPU สำหรับผู้บริโภคทั่วไปได้ โมเดล **Guanaco** ซึ่งสร้างขึ้นบนพื้นฐานของ QLoRA แสดงผลลัพธ์ที่เทียบเคียงได้กับ ChatGPT ### การดัดแปลงอื่นๆ - **MoRA** (High-Rank Updating): ถูกเสนอสำหรับงานที่ LoRA แสดงประสิทธิภาพไม่เพียงพอเนื่องจากข้อจำกัดของ rank MoRA ใช้วิธีการที่ช่วยให้อัปเดตน้ำหนักด้วย rank สูงได้ในขณะที่ยังคงความประหยัดพารามิเตอร์^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(TH)#cite_note-jiang2024-5)} ## การนำไปใช้งาน เทคโนโลยี LoRA ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลายเนื่องจากประสิทธิภาพและความง่ายในการผนวกรวม บทบาทสำคัญในการทำให้เป็นที่นิยมคือไลบรารี **PEFT** (Parameter-Efficient Fine-Tuning) จากบริษัท **Hugging Face** โดย PEFT มอบอินเทอร์เฟซแบบเดียวสำหรับการนำ LoRA และวิธีการ PEFT อื่นๆ ไปใช้กับโมเดลในระบบนิเวศ Transformers^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(TH)#cite_note-hf_peft-6)} LoRA ถูกใช้งานอย่างแข็งขันสำหรับ: - การปรับ chatbot และระบบโต้ตอบ (เช่น การ fine-tuning LLaMA, Mistral) - การสร้างโมเดลสำหรับการจำแนกประเภทและการสร้างข้อความในสาขาเฉพาะทาง - การปรับโมเดลให้เข้ากับสไตล์หรือรูปแบบข้อมูลเฉพาะเจาะจง ## ลิงก์ - เอกสารอย่างเป็นทางการของไลบรารี PEFT จาก Hugging Face ## บรรณานุกรม - 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. ## หมายเหตุ 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(TH)#cite_ref-hu2021_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(TH)#cite_ref-hu2021_1-1)} ^{[1.2](https://systems-analysis.info/int/Low-Rank_Adaptation_(LoRA)_(TH)#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)_(TH)#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)_(TH)#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)_(TH)#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)_(TH)#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)_(TH)#cite_ref-hf_peft_6-0) «LoRA (Low-Rank Adaptation)». *Hugging Face LLM Course*. [6]