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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。
AIGC|FineTune工程之LoRa高效参数微调
本文着重介绍LoRa（Low-Rank Adaptation）这一高效的微调技术，它通过在大型预训练语言模型（LLM）的权重矩阵上应用低秩分解，显著减少参数量，降低计算和内存需求，使微调在有限资源下得以高效进行。
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。
参数高效微调参数高效微调（PEFT）旨在通过减少微调参数的数量和计算复杂度，提高预训练模型在新任务上的性能，有效降低大型预训练模型的训练成本。Prompt TuningPrompt Tuning的核心在于，基于基座模型，为特定任务训练少量参数的小模型，通过在输入序列前添加特定长度的特殊Token，以增强生成期望序列的概率。
lora这种微调方法和全参数比起来有什么劣势吗?
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 (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。
〖叁〗、 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。
〖肆〗、 LoRA相比全参数微调（Full-tune）更省显存的原因在于，全参数微调需要加载主干模型到内存中，这部分显存无法省掉，且全参数微调的梯度计算需要计算主干模型的梯度，这部分显存也必须保留。而LoRA的梯度依赖于主干模型的梯度，但不需要存储主干模型的优化器状态。
〖伍〗、 与LoRA及其变体相比，尽管LoRA及其变体在避免额外推理成本方面取得了普及，但与完全微调（FT）之间仍存在精度差距。为了研究FT和LoRA之间的内在差异，并在模拟FT学习能力的基础上，我们提出了DoRA。DoRA采用权重量分解，将预训练权重分解为大小和方向两部分，其中LoRA负责方向更新，有效减少了可训练参数数量。
〖陆〗、 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。初始化B和A矩阵时，确保B矩阵初始为全零，A矩阵为非全零，以避免梯度为0，无法进行训练。最后，我们讨论了为什么高效微调技术能加快训练速度。
LoRA:大语言模型参数高效性微调方法
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 LoRA，全称低秩适应大语言模型，是一种在NLP领域广泛应用的参数高效微调方法。它通过在预训练模型（如GPT-3或ChatGPT的前身）基础上增加少量可训练的网络层，实现了成本降低的同时保持与全模型微调相近的效果。
〖叁〗、 本文着重介绍LoRa（Low-Rank Adaptation）这一高效的微调技术，它通过在大型预训练语言模型（LLM）的权重矩阵上应用低秩分解，显著减少参数量，降低计算和内存需求，使微调在有限资源下得以高效进行。
〖肆〗、 LoRA（局部调整）技术通过引入小型模块，实现了高效预训练模型的微调，仅更新少量参数。截至2023年11月，基于LoRA的数千个LLaMA模型在Hugging Face Hub上被微调展示。Hugging Face排名 榜上，前20名模型的40%采用LoRA或其衍生技术进行微调，同时保持了高精度，大幅减少了计算资源需求。
〖伍〗、 LoRA（低秩适应大型语言模型）方法提出了一种在保持大模型训练效率的同时，通过低秩矩阵的引入来对模型进行微调的策略。论文发表于ICLR2022，代码可在GitHub上找到。
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。
计算性能基准：对比完全微调的LLaMA模型和使用LoRA技术微调的模型，LoRA不仅减少了内存消耗，还与LLaMA Adapter方法在计算性能和资源使用上实现了接近的水平。评估建模性能：通过定性比较，LoRA技术展示出在指令数据集上微调大型语言模型的有效性，其生成的文本更加准确且相关，体现了LoRA在提高模型性能方面的潜力。
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。
lora是什么
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 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。
〖肆〗、 LoRa是一种低功耗远程无线通信技术，它是由法国一家公司Cycleo研发一种创新的半导体技术-LoRa。企业也通过改进运营和效率以降低成本获取效益。这种无线射频技术正在应用到汽车，路灯，制造设备，家用电器，可穿戴设备中。LoRa技术使我们的世界成为一个智慧星球。
〖伍〗、 LoRa是一种无线通讯技术，属于LPWAN（Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络）的一种，应用于许多智能设备中。当然，wifi在浏览网页方面占据主导低温，蓝牙在连接耳机和可穿戴设备方面也很出色，但智能家居是一个需要低功耗、随时唤醒的系统，可以从你家的一端连接到另一端。
〖陆〗、 LORA即“长距离、低功耗无线射频技术”，是一种专为物联网应用而设计的无线通信技术。它采用了特殊的调制技术，使得传输距离可以达到数公里，同时能够在低功耗下工作，适合在电池供电的设备中使用。LORA的应用领域非常广泛，包括智慧城市、智能家居、智能交通、工业自动化等。
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