LLM: Lora vs Fine Tuning

Baik Pak Onno 🙏 berikut perbandingan lengkap dan jelas antara **LoRA** dan **Fine-Tuning penuh**, fokus pada konteks model seperti **Ollama / LLM open-source (LLaMA, Gemma, Mistral, dsb)** di hardware lokal (mis. RTX 4060 8 GB).

---

1. 1. 🧠 1. Konsep Utama

| Aspek | **Fine-Tuning Penuh** | **LoRA (Low-Rank Adaptation)** | | :-------------- | :---------------------------------------------------------------------- | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **Definisi** | Melatih **seluruh parameter** model dari checkpoint dasar (base model). | Melatih **lapisan tambahan kecil** (low-rank matrices) yang “menempel” pada lapisan tertentu, sementara parameter utama **dibekukan (frozen)**. | | **Tujuan** | Membuat model benar-benar belajar ulang sesuai data baru. | Menyesuaikan gaya atau domain tanpa mengubah bobot inti model. | | **Metode** | Backpropagation ke semua bobot. | Backpropagation hanya ke modul *adapter* kecil. | | **Hasil Akhir** | Model baru penuh (`.bin`, `.gguf`, dsb). | File adapter ringan (`adapter_model.safetensors` atau `.gguf`). |

---

1. 1. ⚙️ 2. Sumber Daya & Kecepatan

| Aspek | **Fine-Tuning Penuh** | **LoRA** | | :---------------------- | :----------------------------------------------------- | :-------------------------------------------------------------- | | **VRAM/RAM** | Sangat besar (butuh 24–80 GB VRAM untuk model 7–13 B). | Sangat hemat (bisa jalan di 6–8 GB VRAM dengan QLoRA). | | **Waktu Latih** | Lama — berjam-jam sampai berhari-hari. | Cepat — bisa selesai dalam 30 menit – 2 jam tergantung dataset. | | **Disk Space** | File output besar (10 GB +). | File kecil (< 500 MB, sering hanya 100–200 MB). | | **Biaya Listrik/Cloud** | Tinggi. | Rendah. |

---

1. 1. 🔍 3. Kualitas & Fleksibilitas

| Aspek | **Fine-Tuning Penuh** | **LoRA** | | :-------------------------- | :------------------------------------------------- | :------------------------------------------------------ | | **Kualitas Adaptasi** | Paling optimal bila dataset besar (≥ 50 k contoh). | Cukup baik untuk dataset kecil (ratusan–ribuan contoh). | | **Risiko *Overfitting*** | Tinggi bila data sedikit. | Lebih aman karena bobot inti tetap beku. | | **Transfer ke Domain Baru** | Lebih kuat (bisa ubah perilaku mendasar). | Cocok untuk *style tuning* atau *task specialization*. | | **Re-use / Kombinasi** | Susah: model besar dan tunggal. | Mudah: adapter bisa diganti-ganti (*plug & play*). |

---

1. 1. 🧩 4. Implementasi di **Ollama**

| Aspek | **Fine-Tuning Penuh** | **LoRA di Ollama** | | :------------------ | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------- | | **Proses** | Tidak dilakukan langsung di Ollama. Harus dilatih di framework lain (Transformers, Unsloth, Axolotl) lalu dikonversi ke GGUF. | Bisa langsung “ditempelkan” ke base model dengan `ADAPTER` di **Modelfile**. | | **Integrasi** | `FROM llama3:8b` lalu ganti model hasil fine-tuning. | `FROM llama3:8b` + `ADAPTER ./my_lora_adapter`. | | **Ukuran Build** | 8–12 GB per model. | < 500 MB per adapter. | | **Manajemen Versi** | Satu model per domain. | Multi-domain mudah: cukup banyakkan adapter. |

---

1. 1. 🎓 5. Contoh Kasus

| Kebutuhan | Solusi Tepat | | :--------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------- | | Ingin melatih ulang model sepenuhnya (mis. ubah bahasa dari Inggris ke Indonesia total). | Fine-Tuning penuh. | | Ingin menyesuaikan gaya menjawab agar lebih “sopan, formal, atau teknis SMK”. | LoRA. | | Ingin adaptasi cepat dengan dataset 1 000 – 10 000 contoh. | LoRA (QLoRA lebih hemat). | | Ingin riset akademik mendalam tentang *representation drift*. | Fine-Tuning penuh. | | Ingin jalankan di RTX 4060 8 GB. | LoRA (Fine-Tuning penuh tidak muat). |

---

1. 1. 🧮 6. Analogi Sederhana

> 🔧 *Fine-Tuning penuh:* seperti membongkar seluruh mesin mobil dan mengganti komponennya. > 🎛️ *LoRA:* seperti menambahkan modul ECU kecil di mesin lama agar lebih efisien — ringan, bisa dilepas pasang, dan aman.

---

1. 1. 📦 7. Ringkasan Cepat

| Aspek | Fine-Tuning Penuh | LoRA | | :--------------- | :---------------------------- | :---------------------------------------------- | | Modifikasi bobot | Semua | Sebagian kecil | | Resource | Tinggi | Rendah | | Waktu training | Lama | Singkat | | File hasil | Model baru besar | Adapter kecil | | Risiko | Overfit, sulit dikontrol | Aman, modular | | Cocok untuk | Dataset besar, riset mendalam | Adaptasi cepat, proyek pendidikan, edge/offline |

---

Kalau Bapak mau, saya bisa bantu buat **diagram arsitektur perbandingan** LoRA vs Fine-Tuning (alur parameter, storage, & training) + **contoh JSONL dataset** kecil agar siswa SMK bisa coba LoRA training lokal di RTX 4060. Mau saya buatkan versi itu?