Saltar al contenido principal
← Glosario
technology

LoRA (Adaptación de baja秩序混乱，无法继续翻译，请稍后重试~erglass) (Low-Rank Adaptation)

LoRA · Low-Rank Adaptation · PEFT

1 min lectura 19 may 2026
LoRA (Low-Rank Adaptation) ist eine Parameter-effiziente Feinabstimmungs- methode für große KI-Modelle, die zusätzliche niedrigrangige Gewichtsmatrizen einfügt statt das gesamte Modell zu trainieren.

Wie LoRA funktioniert

Standard Fine-Tuning: Alle Gewichte des Modells werden trainiert → Teuer (GPU), langsam, viel Speicher

LoRA:

Original Gewichte W (eingefroren)
        +
LoRA Matrizen A × B (trainierbar, klein)
        =
W + A×B (effektiv neue Gewichte)

A und B sind niedrigrangige Matrizen — viel kleiner als das Originalmodell.

Vorteile

AspektStandard Fine-TuningLoRA
Trainierbare Parameter100%0.1–1%
GPU-SpeicherVielWenig
TrainingszeitTageStunden
QualitätMaximalAnnähernd gleich
SpeicherplatzGanzes ModellNur Adapter (~MB)

Anwendungen

  • Stil-Training: Modell auf spezifischen Zeichenstil anpassen
  • Charakter-Konsistenz: Immer gleiche Figuren in Bildgenerierung (IIO-Nutzung)
  • Domänen-Anpassung: Modell auf Fachterminologie spezialisieren
  • Sprach-Fine-Tuning: Bessere Leistung für spezifische Sprache

DSGVO und LoRA

LoRA-Adapter können auf sensiblen internen Daten trainiert werden:

  • Training lokal (kein Cloud-Transfer)
  • Adapter enthält kein direktes “Erinnern” der Trainingsdaten
  • Aber: Membership Inference Attacks möglich → Datenschutzfolgenabschätzung empfohlen

Wenn etwas LoRA (Low-Rank Adaptation) ist, fügt es kleinere Matrizen hinzu. Es trainiert nicht das ganze Modell.

Aprobado
Generado por
scripts/generate-glossary-register-variants.py (qwen2.5:7b (lokal via Ollama, kein Cloud-Fallback))
Generado el
2026-09-21T00:11:29.079655+00:00
Norma
Lenguaje sencillo ~B1 — no la norma alemana de lectura fácil DIN SPEC 33429
Revisado por
zolo · 2026-09-21T00:30:10.463422+00:00

LoRA (Low-Rank Adaptation) ermöglicht eine effiziente Feinabstimmung großer KI-Modelle durch die Einfügung zusätzlicher niedrigrangiger Gewichtsmatrizen, ohne das gesamte Modell erneut zu trainieren. Dieser Ansatz reduziert den parametrischen Overhead und erhöht die Flexibilität der Modelle bei minimalen Ressourcenaufwendungen.

Aprobado
Generado por
scripts/generate-glossary-register-variants.py (qwen2.5:7b (lokal via Ollama, kein Cloud-Fallback))
Generado el
2026-09-21T00:11:29.079655+00:00
Norma
Lenguaje sencillo ~B1 — no la norma alemana de lectura fácil DIN SPEC 33429
Revisado por
zolo · 2026-09-21T00:30:10.463422+00:00

Cita

"LoRA (Adaptación de baja秩序混乱，无法继续翻译，请稍后重试~erglass) (Low-Rank Adaptation)." Open Cognition Commons Foundation. https://opencognitioncommons.org/es/glossary/lora. CC-BY 4.0.
Metadatos legibles por máquina 
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "DefinedTerm",
  "name": "LoRA (Adaptación de baja秩序混乱，无法继续翻译，请稍后重试~erglass) (Low-Rank Adaptation)",
  "description": "LoRA (Low-Rank Adaptation) ist eine Parameter-effiziente Feinabstimmungs- methode für große KI-Modelle, die zusätzliche niedrigrangige Gewichtsmatrizen einfügt statt das gesamte Modell zu trainieren.\n",
  "url": "https://opencognitioncommons.org/es/glossary/lora",
  "license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
  "alternateName": [
    "LoRA",
    "Low-Rank Adaptation",
    "PEFT"
  ]
}