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lora微调原理
〖壹〗、 Lora微调的原理可以分为两个方面：信号传输和网络布局。信号传输方面 Lora通信的核心是利用超长距离传输和低功耗特性，但由于无线信号在传输过程中会受到环境的影响，因此需要进行微调来保证通信的可靠性。具体而言，Lora微调包括以下几个方面。
〖贰〗、 LoRA，全称为Low-Rank Adaptation，是一种针对大型预训练模型的微调技术。其核心理念是引入少量可训练参数调整预训练模型的行为，无需重新训练整个模型，显著减少了计算资源和时间需求。LoRA技术原理在于，为原始权重矩阵W添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
〖叁〗、 LoRA的关键原理在于假设模型在任务适配过程中的变化是低秩的，因此通过新增低秩矩阵作为可训练参数，仅在推理阶段将变化量应用到原模型，从而实现微调过程中的零延迟。LoRA的具体做法是，在预训练模型的权重矩阵旁引入低秩矩阵的乘积作为可训练参数，以模拟参数的变化量。
〖肆〗、 LoRA 的原理与优势 1 低秩参数化更新矩阵 LoRA 基于低秩分解理论，假设微调过程中的权重更新矩阵同样具有较低的本征秩。通过分解原始权重矩阵 W 为 W = UΣV^T，其中 U 和 V 是矩阵的左和右奇异向量，Σ 是对角矩阵，表示本征值。
〖伍〗、 LoRA的核心原理是利用矩阵的线性独立性和秩，尤其是权重矩阵通常具有低秩特性，这意味着可以用更小的矩阵（即因子）来表示。LoRA方法通过学习这些因子，显著减少了模型微调过程中的参数数量，从而加速训练、节省存储空间。
〖陆〗、 本文以LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models为例，介绍大模型微调技术。首先，我们了解大模型微调的背景和原理。由于大模型参数量巨大，如70B参数的模型，仅以FP16数据类型存储，weight数据就需要130GB显存。
lora是什么
LoRa的名字是远距离无线电（LongRangeRadio），作为一种线性调频扩频的调制技术。是低功耗广域网（LPWAN）通信技术中的一种，是美国Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案。
LoRA的全称是LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models，可以理解为stable diffusion（SD)模型的一种插件，和hyper-network，controlNet一样，都是在不修改SD模型的前提下，利用少量数据训练出一种画风/IP/人物。
LoRa是semtech公司开发的一种低功耗局域网无线标准，其名称“LoRa”是远距离无线电（Long Range Radio），它最大特点就是在同样的功耗条件下比其他无线方式传播的距离更远，实现了低功耗和远距离的统一，它在同样的功耗下比传统的无线射频通信距离扩大3-5倍。
大模型微调技术LoRA
LoRA，全称为Low-Rank Adaptation，是一种针对大型预训练模型的微调技术。其核心理念是引入少量可训练参数调整预训练模型的行为，无需重新训练整个模型，显著减少了计算资源和时间需求。LoRA技术原理在于，为原始权重矩阵W添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
LoRA的具体做法是，在预训练模型的权重矩阵旁引入低秩矩阵的乘积作为可训练参数，以模拟参数的变化量。数学上表达为公式1，其中预训练权重为W，可训练参数为U和V，降维矩阵为Q，升维矩阵为K，权重的输入为X，计算的输出为Y。通过这种方式，LoRA能够在保持原模型参数不变的情况下，对模型进行微调。
本文以LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models为例，介绍大模型微调技术。首先，我们了解大模型微调的背景和原理。由于大模型参数量巨大，如70B参数的模型，仅以FP16数据类型存储，weight数据就需要130GB显存。
深入浅出 LoRA，聚焦大模型微调策略与优化技术。面对全量参数微调在大模型时代带来的资源压力，LoRA 提出了低秩适配的方法，旨在高效、快速地对模型进行领域或任务的微调，突破了传统全量微调的局限。以下深入解析 LoRA 的核心思想、原理、优势以及代码实现，旨在为大模型微调提供直观且实用的指导。
大模型微调方法总结本文将介绍几种常见的大模型微调技术：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning，它们各自针对不同的问题和场景提供解决方案。
为解决这一问题，微软研究人员提出了LoRA，即大语言模型的低秩适应，一种高效的参数微调方法。LoRA通过在预训练模型基础上添加少量额外网络层，只训练这些新参数，降低了微调成本，同时保持了与全模型微调相近的效果。关于LoRA的开源资源，HuggingFace提供了详细的实现代码和文档，可以供学习者实践。
LORA系列大模型微调方法
在使用peft库进行LoRA微调时，lora_alpha参数在LoraConfig中设置，其作用是控制LORA部分的输出与主干网络输出的权重。实际计算中，lora部分的计算结果与主干网络的输出相加时，会乘以一个系数alpha，即公式(2)和(3)中的α。
使用LoRA的步骤包括克隆仓库、安装依赖、微调模型，甚至可以自己训练一个像ChatGPT的模型。训练过程中，注意数据的准备，如alpaca_data.json，以及指令精调阶段的超参数设置。此外，还需将LoRA权重与基础模型合并以便于在不同项目中应用，如HuggingFace格式导出和PyTorch state_dicts的处理。
以下是每种方法的简要概述：- LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型，减少计算负担，同时保持模型原有性能。- Adapter Tuning在模型的每层或选定层之间插入小型神经网络模块，称为“适配器”，仅调整适配器的参数以适应新任务。
具体实现时，LoRA通过在预训练模型权重矩阵旁边添加可调整矩阵A和B，而非改变原始权重矩阵W的参数。训练过程中，仅调整新增矩阵A和B，推理阶段将A和B的乘积加入模型参数，实现微调。这一设计确保了模型调整的实时性，且仅在关键层使用，根据设计者决定。
具体而言，LoRA方法固定原始模型权重，定义两个低秩矩阵参与运算，调整原始计算过程。以单个Linear层为例，用公式表达，通过调整矩阵A和B的初始化，确保微调开始前结果为0，实现平滑过渡。对比Adapter和LST方法，LoRA在反向传播阶段计算复杂度略高，但梯度下降参数少，节省显存，梯度下降速度快。
本文深入解析了大模型微调的几种主流方法，即LoRA、Adapter、Prefix-tuning和P-tuning，以及最新引入的Prompt-tuning。LoRA（Low-Rank Adaptation）方法基于模型的内在低秩特性，通过增加旁路矩阵来模拟全参数微调，实现轻量级的微调方案，适用于大规模预训练模型的下游任务。
lora这种微调方法和全参数比起来有什么劣势吗?
Lora微调方法在轻量化和低资源利用方面具有显著优势，但其模型参数量有限，通常在百万到千万级别。这导致其在效果上可能不如全参数微调方法。在扩散模型中，Lora可能感知效果不如预期，而在大型语言模型（LLM）上，差距可能更加明显。为了改进这一局限性，一种称为quantized Lora（qlora）的技术被推荐。
(4) 优势显著减少可训练参数量，保持与全参数微调相当的性能，降低内存需求。(5) 缺点可能受限于任务特定的性能提升，适应复杂任务的能力需进一步验证。
LoRA 基于低秩分解理论，假设微调过程中的权重更新矩阵同样具有较低的本征秩。通过分解原始权重矩阵 W 为 W = UΣV^T，其中 U 和 V 是矩阵的左和右奇异向量，Σ 是对角矩阵，表示本征值。这样，LoRA 通过学习 A 和 B 的参数矩阵，间接优化了神经网络中特定层的参数。
LLaMA2中文微调
LLaMA2的许可证已更新，商用成为可能。LLaMA2-Chat模型同步发布。我在16G推理卡上尝试了Llama-2-7b-chat的微调，尽管扩充了中文词库，但推理效果仍然以英文为主。在LLaMA2模型发布时，官方已开源LLaMA伴侣微调程序，支持全量、Lora等多种微调方式，兼容性优于第三方程序。
从0开始微调LLama2系列 (2) ： 运行一下llama2 在完成模型参数下载之后，我们可以尝试运行模型来看看实际效果。本次系列文章将基于Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目进行演示。首先，我们通过GPU进行模型运行。在完成Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目的克隆后，GPU部署十分简便。
中文LLaMA2的本地化工作在模型推出后便迅速展开，社区成员们在短时间内完成了大量工作，如搭建本地部署环境、优化模型性能、提供实用工具等。多个项目不仅实现了对LLaMA2模型的汉化，而且在中文能力提升、指令微调、预训练策略等方面做出了创新尝试。
中文LLaMA2的本地化工作在模型发布后迅速展开，展现出高度的效率与创新。LLaMA2模型的强大英文基础能力，加上相对较少的中文数据和不友好的tokenizer，为中文SFT和中文continue pretraining带来了机遇，同时也对从零开始的训练带来了挑战。
自LLaMA2发布以来，中文开源社区的热情空前高涨，迅速投入到本地化工作中。尽管初期出现了一些占坑的空仓库，但大家的工作效率极高，成果显著。经过尝试，我发现有几个中文LLaMA2的相关项目表现出色。首先，来自LinkSoul的Chinese-LLaMA2-7b项目令人印象深刻。
首先，使用Hugging Face获取Llama2模型，需要注册账号并获取Access Token。从Meta的Llama官方网站 下载模型前需填写表单。在Hugging Face页面申请Llama-2访问权限，通过后将模型下载到本地或Google Drive中。微调前，确保安装必要的库如torch和transformers，但可能需要解决sentencepiece和procbuf的缺失问题。
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