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Low-Rank Adaptation — une méthode d'ajustement fin efficace en paramètres qui gèle les poids du modèle pré-entraîné et injecte des matrices de faible rang entraînables dans chaque couche. | |||
LoRA réduit considérablement le nombre de paramètres entraînables (souvent 1-10 % de l'ajustement fin complet) tout en obtenant des performances comparables. Elle est de plus en plus utilisée pour adapter les grands modèles VLA à des incarnations ou des tâches de robot spécifiques. | |||
Voir aussi [[Adaptation par modèle auxiliaire]] | |||
== Français == | |||
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==Sources== | |||
[https://www.roboticscenter.ai/fr/glossary Source : Robotic Center] | |||
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[[Catégorie:Robotique]] | |||
Dernière version du 25 septembre 2026 à 21:08
ROBOTIQUE
Définition
Low-Rank Adaptation — une méthode d'ajustement fin efficace en paramètres qui gèle les poids du modèle pré-entraîné et injecte des matrices de faible rang entraînables dans chaque couche.
LoRA réduit considérablement le nombre de paramètres entraînables (souvent 1-10 % de l'ajustement fin complet) tout en obtenant des performances comparables. Elle est de plus en plus utilisée pour adapter les grands modèles VLA à des incarnations ou des tâches de robot spécifiques.
Voir aussi Adaptation par modèle auxiliaire
Français
LoRA
Anglais
LoRA
Sources
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
