1 mb LORA trained in 5 mins that does the same thing as 2.5 gb model but better

이 LORA는 여기서 제기한 제 주장을 입증하기 위해 제작했습니다. 이 LORA는 이 모델과 같은 기능을 하지만, 훨씬 더 작고(크기 기준 1975배 작음), 유연성도 뛰어나며 병합이 필요 없고 효과 강도를 쉽게 조절할 수 있어서 더 우수합니다.

학습은 스마트폰에서 진행되었으며, 실제로 학습 시간은 5분 10초밖에 걸리지 않았고, 학습 전처리에 추가로 5분이 소요되었습니다. 저는 위 모델에서 제공된 6개의 예시만 사용하여 학습했으며, 라벨링이나 기타 작업은 전혀 하지 않았습니다. 단지 위 게시물에서 언급한 Luisap의 방법을 사용하였습니다.

제가 포함한 예시 중 일부는 원본 모델처럼 전혀 프롬프트 엔지니어링을 하지 않은 경우도 있었고, 일부는 다른 LORA를 사용한 엔지니어링을 완료한 경우도 있었습니다.

특정 개념에 대해 체크포인트를 만들려는 시도는, 더 적합한 대안이 있음에도 불구하고 전혀 필요 없을 때는 멈추시기 바랍니다. 또한 단일 캐릭터용 LORA를 학습할 때는 다른 캐릭터와 때로는 스타일까지 추가해보는 것도 고려해보시기 바랍니다. 그러면 훨씬 더 유용한 LORA가 될 수 있습니다.

이것은 원본 모델 제작자(매우 열심히 노력하고 정말 멋진 결과물을 만들어내고 있습니다. 꼭 확인해보세요)나 타인을 비판하는 것이 아니며, 이는 1.5 버전 기준이며 2.1과는 다릅니다. 하지만 더 많은 사람들이 이런 방식을 채택하면, 저는 더 효율적인 모델, 작고 더욱 다양한 기능을 가진 모델들이 이 사이트의 출력 품질을 훨씬 높일 수 있을 것이라 생각합니다.

감사합니다.

참고: 강도는 원본 모델의 예시와 얼마나 유사하게 생기길 원하는지에 따라 달라지며, 0.50.7이 아마도 좋은 범위일 것입니다. 또한 하이레벨 픽스를 사용할 때는 단계 수(1218)를 낮추는 것을 추천합니다.

트리거 워드는 필수적이지 않습니다.

또한 명확히 밝히자면, 이것은 간접 추출물이 아닙니다.

성실하게 덧붙이자면, 제목이 다소 독자적이고 눈길을 끄는 스타일이긴 하지만, 원본 모델과의 직접적인 비교를 의도한 것은 아닙니다. 다만, 정말 많은 사람들이 이 내용을 봐야 한다고 느끼기 때문입니다.