The post has been translated automatically. Original language: Russian
Fine-Tuning vs LoRA: two approaches to neural network training
With the development of large language models (LLM), the task of adapting a ready-made neural network to your own data and business processes is becoming more common. However, the question arises here: is it worth fully training the model, or is it enough to use LoRA?
Let's get this straight.
What is Fine-Tuning?
Fine-Tuning is a full—fledged retrofitting of an existing model on a new data set. In fact, we are changing the weights of the neural network in such a way that it can better cope with a specific task.
For example, if you take a basic language model and train it on the company's technical documentation, it will begin to better understand internal terms, processes, and communication style.
Advantages of Fine-Tuning:
Maximum adaptation of the model to a specific task
The ability to significantly change the behavior of a neural network
High quality results based on specialized data
However, you have to pay for it.
Disadvantages:
High demands on video memory and computing resources
Long training time
The need to keep a separate copy of the model after training
More complex deployment and upgrade
Why did LoRA appear?
As the models grew, it became obvious that it was extremely inefficient to retrain tens of billions of parameters for the sake of a small specialization.
It is to solve this problem that the LoRA (Low-Rank Adaptation) approach was developed.
Instead of changing all the weights of the model, LoRA adds small trainable adapters. The basic model remains unchanged, and new knowledge is stored in compact additional layers.
In fact, LoRA allows you to "put a new profession" on a model without completely rewriting it.
Advantages of LoRA:
Requires significantly less video memory
Learns faster
The size of the adapters can be hundreds of times smaller than the model itself.
You can store many different adapters for one basic model.
It is convenient to switch between different specializations.
Disadvantages:
The possibilities of changing the behavior of the model are limited
In some complex tasks, the quality may be inferior to full-fledged Fine-Tuning.
Strong dependence on the quality of the base model
What happens when using these methods?
Imagine a book.
Fine-Tuning is to rewrite the entire content of a book by changing existing pages.
LoRA is to add a set of stickers and notes in the margins that change the interpretation of the text, but do not touch the original.
That is why LoRA requires much less resources: instead of billions of parameters, only millions or even thousands of parameters are trained.
What should I choose in 2026?
In practice, most projects use LoRA specifically.
The reasons are simple:
• Tuition is cheaper;
• requires less GPU;
• easier to experiment;
• You can quickly create specialized versions of the model.
Full Fine-Tuning is usually chosen in cases where:
- Maximum quality is required;
- The model must radically change its behavior.;
- there is access to serious computing power;
- we are talking about an industrial implementation with a large amount of data.
For startups, research projects, hackathons, and corporate assistants, LoRA often provides 80-95% of the result at 5-10% of the cost.
And what do you use?
It is interesting to learn the experience of the community.
In which tasks did you use LoRA or Fine-Tuning?
Was it possible to get a quality comparable to full-fledged training, or did you have to switch to Fine-Tuning?
Fine-Tuning vs LoRA: два подхода к обучению нейросетей
С развитием больших языковых моделей (LLM) всё чаще возникает задача адаптировать готовую нейросеть под собственные данные и бизнес-процессы. Однако здесь возникает вопрос: стоит ли полностью дообучать модель или достаточно использовать LoRA?
Давайте разберёмся.
Что такое Fine-Tuning?
Fine-Tuning — это полноценное дообучение уже существующей модели на новом наборе данных. По сути, мы изменяем веса нейросети таким образом, чтобы она лучше справлялась с конкретной задачей.
Например, если взять базовую языковую модель и обучить её на технической документации компании, она начнёт лучше понимать внутренние термины, процессы и стиль общения.
Преимущества Fine-Tuning:
Максимальная адаптация модели под конкретную задачу
Возможность существенно изменить поведение нейросети
Высокое качество результатов на специализированных данных
Однако за это приходится платить.
Недостатки:
Высокие требования к видеопамяти и вычислительным ресурсам
Длительное время обучения
Необходимость хранить отдельную копию модели после обучения
Более сложное развёртывание и обновление
Почему появился LoRA?
По мере роста моделей стало очевидно, что переобучать десятки миллиардов параметров ради небольшой специализации крайне неэффективно.
Именно для решения этой проблемы был разработан подход LoRA (Low-Rank Adaptation).
Вместо изменения всех весов модели LoRA добавляет небольшие обучаемые адаптеры. Базовая модель остаётся неизменной, а новые знания хранятся в компактных дополнительных слоях.
Фактически LoRA позволяет «надеть новую профессию» на модель, не переписывая её полностью.
Преимущества LoRA:
Требует значительно меньше видеопамяти
Обучается быстрее
Размер адаптеров может быть в сотни раз меньше самой модели
Можно хранить множество различных адаптеров для одной базовой модели
Удобно переключаться между разными специализациями
Недостатки:
Возможности изменения поведения модели ограничены
В некоторых сложных задачах качество может уступать полноценному Fine-Tuning
Сильная зависимость от качества базовой модели
Что происходит при использовании этих методов
Представьте себе книгу.
Fine-Tuning — это переписать содержание книги целиком, меняя существующие страницы.
LoRA — это добавить набор стикеров и заметок на полях, которые изменяют интерпретацию текста, но не трогают оригинал.
Именно поэтому LoRA требует гораздо меньше ресурсов: вместо миллиардов параметров обучаются лишь миллионы или даже тысячи параметров.
Что выбрать в 2026 году?
На практике большинство проектов используют именно LoRA.
Причины просты:
• обучение дешевле;
• требуется меньше GPU;
• проще экспериментировать;
• можно быстро создавать специализированные версии модели.
Полный Fine-Tuning обычно выбирают в случаях, когда:
- требуется максимальное качество;
- модель должна кардинально изменить своё поведение;
- есть доступ к серьёзным вычислительным мощностям;
- речь идёт о промышленном внедрении с большим объёмом данных.
Для стартапов, исследовательских проектов, хакатонов и корпоративных помощников LoRA зачастую даёт 80–95% результата при 5–10% затрат.
А что используете вы?
Интересно узнать опыт сообщества.
В каких задачах вы применяли LoRA или Fine-Tuning?
Удалось ли получить качество, сопоставимое с полноценным обучением, или всё же пришлось переходить на Fine-Tuning?
Share
