View source for 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. 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`).                                                                                 |

---

## ⚙️ 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.                                                         |

---

## 🔍 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*).      |

---

## 🧩 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.                                 |

---

## 🎓 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). |

---

## 🧮 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.

---

## 📦 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?