Ein interaktiver Lernpfad

Low-Rank Adaptation.

Level 98 · Transformer & LLMs. Ersetze ein grosses Update durch zwei schmale Matrizen. Mit 20 Aufgaben, Erklärvideo und interaktiven Werkzeugen.

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Level 98 / 100

Low-Rank Adaptation

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Die Idee

Ersetze ein grosses Update durch zwei schmale Matrizen.

ΔW = BA; Parameter = r(d_in+d_out)

Wichtig: LoRA trainiert typischerweise Adapter statt aller Basisgewichte.

Warum für AI? Diese Bausteine erklären zentrale mathematische Vorgänge in Transformern.

Ein Beispiel mit Lösungsweg

LoRA-Update für eine 16×48-Matrix, Rang r=2. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.

1. A hat r·d_in und B d_out·r Parameter.
2. Vergleiche ihre Summe mit d_out·d_in.
3. Adapter = 128; vollständig = 768; Verhältnis = 0.166667. Prüfe die Reihenfolge und die Vorzeichen mit der Aufgabenstellung.
Ergebnis: 128; 768; 0.166667.

Erklärvideo · mit deutscher Sprachspur

Sehen, hören und verstehen.

Animierte Grafiken zeigen den Rechenweg – mit deutscher Erklärung und Untertiteln. Pausiere jederzeit zum Nachrechnen.

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Jetzt bist du dran.

20 Aufgaben · 1–4 Einstieg, ab 5 langsam anspruchsvoller

Aufgabe 1 / 20

LoRA-Update für eine 16×48-Matrix, Rang r=2. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.

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Alle 20 Aufgaben dieses Levels lesen

LoRA-Update für eine 16×48-Matrix, Rang r=2. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 16×64-Matrix, Rang r=2. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 16×80-Matrix, Rang r=2. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 16×96-Matrix, Rang r=2. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 32×112-Matrix, Rang r=3. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 32×128-Matrix, Rang r=3. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 32×160-Matrix, Rang r=3. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 32×176-Matrix, Rang r=4. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 48×208-Matrix, Rang r=4. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 48×224-Matrix, Rang r=4. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 48×256-Matrix, Rang r=5. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 48×272-Matrix, Rang r=5. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 64×304-Matrix, Rang r=5. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 64×320-Matrix, Rang r=6. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 64×352-Matrix, Rang r=6. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 64×368-Matrix, Rang r=6. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 80×400-Matrix, Rang r=7. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 80×416-Matrix, Rang r=7. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 80×448-Matrix, Rang r=7. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.
LoRA-Update für eine 80×464-Matrix, Rang r=8. Vergleiche die Adapter-Parameterzahl mit der vollständigen Matrix und gib deren Verhältnis an.

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Mathematisch verstehen. Praktisch vertiefen.

Der Kurs verbindet Grundlagen mit anspruchsvollen Modellrechnungen. Für professionelle AI-Arbeit gehören danach eigene Implementierungen, Experimente, Datenanalyse und das Lesen von Forschungsarbeiten dazu. Eine abgeschlossene Aufgabenliste ist kein Berufsabschluss.

Zum Vertiefen: Mathematics for Machine Learning · Deep Learning · Attention Is All You Need. Die Aufgaben und Kurzvideos dieser Seite sind eigenständig erstellt.