안녕하세요, 고생많으십니다!

베이스라인 코드에 대한 게시글과 규칙에 대해 질문이 있습니다.

제가 모델 개발 지식이 많이 부족합니다. 그래서 제가 틀린 정보를 알고 있을 수 있습니다.

LoRA 또는 양자화 방법으로는 모델의 총 파라미터 수를 줄이는 방법이 아니라,

학습이나 추론 할 때 메모리 연산량을 줄이는 방법이라고 알고 있습니다.

제가 여쭤보고 싶은 것은 베이스라인 게시글에 경량화를 LoRA, 양자화를 예시로 설명해주셨는데요,

BLIP2-OPT-2.7B 모델을 해당 방법으로 연산량을 줄여서 실질적으로 학습되는 파라미터의 수가 3B 이내가 되면 되는 것인지 궁금합니다.

그게 아니라면 어떤 의미로 예시를 적어주셨는지 궁금합니다.