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大模型微调新技术-MoRA
在五个任务上，MoRA进行了全面评估，包括指令调优、数学推理、持续预训练、记忆和预训练，结果显示MoRA在记忆密集型任务上优于LoRA，并在其他任务上取得了可比性能。本文首先介绍了参数高效微调（PEFT）技术在大型语言模型适应特定下游任务时的流行应用，特别是LoRA方法。
MORA 设备以与神经冲动被举办入ECG 或EEG 设备相似的方式， 通过电极和缆绳， 然后让波形自病人输入， 经过处理后， 再输回病人。 并且使用特殊电极来针对病人皮肤区域或痛点， 来进行病灶治疗。MORA 设备甚而能通过生物滤波器， 侦测个人体内微磁性资讯质谱， 来及时提供最有利的个人化治疗。
mora英音： [m：r] 美音： [m：r]，名词：猜拳。复数： morae，moras。
从头开始实现LoRA以及一些实用技巧
在计算ΔW时，调用`lora_query`和`lora_value`方法，通过矩阵B和A的乘法构建。重写罗伯塔的转发函数，替换对查询和值的调用。实现包括替换模型中的注意力模块，以及冻结除LoRA参数和可训练参数（如归一化层）外的所有参数。基准测试与结果使用GLUE和SQuAD进行基准测试，评估LoRA注入后的性能。
LoRA模型训练：利用Kohyas GUI进行模型训练，包含安装修改后的GUI、数据收集与处理、模型训练设置和结果展示。应用示例：展示正向提示词、反向提示词使用，以及训练模型后的成品展示。总结：通过本文的学习，你将具备从零开始训练AI模型的能力，为个人创作添砖加瓦。关注LitGate游戏社区，获取更多AI创作灵感。
在进行LoRA模型训练之前，需要做好准备工作。这包括主题选取 、训练集收集、训练集修整、预处理与打标以及标注技巧。主题选取 ：训练主题多样，如脸部、服装风格、身体姿态、怪物物种或画风。
在每个文件夹内存放相应的lora包和预览图片，保持整洁有序。为lora包排序，比如在名称前加上数字前缀，如1，2，3等，常用包则排在前面，便于快速查找。最后一个技巧是借助civitai helper插件。此插件能帮助自动下载预览图片，简化管理流程。安装并启用civitai helper插件。
对比图制作技巧在于，将LORA调用中的：1替换为：1：XYZ，使用xyz内容生成对比表。在对比表中选取 original weights，添加对应权重生成效果。通过对比仅开启/关闭某一层，可找出变化最大层。注意权重范围比较好 为0.5，1或0，1，以凸显层间差异。
大模型SFT碎碎念
〖壹〗、 LoRA是一种经典的SFT方法，通过在原始预训练模型的权重旁路中引入低秩矩阵，来调整模型对特定任务的学习，而不会影响到基础模型的参数。
〖贰〗、 LoRA（LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS）是一个经典的SFT方法，它通过在原始预训练模型的权重旁增加降维和升维操作的矩阵，来学习特定任务的知识，同时不影响基础模型的参数。训练过程中，只优化这两个矩阵，保持输入和输出维度不变，从而实现对模型的微调。
S-LoRA:一个GPU运行数千大模型成为可能
S-LoRA旨在为大量LoRA适配程序提供可扩展服务，通过将所有适配程序存储在主内存中，并将当前运行查询所使用的适配程序取到GPU内存中，实现这一目标。此外，S-LoRA提出了「统一分页」（Unified Paging）技术，使用统一内存池来管理不同等级的动态适配器权重和不同序列长度的KV缓存张量。
手写LoRA实现本文在PyTorch中实现LoRA，遵循原始论文，但简化代码以提高可读性。使用RoBERTa模型，通过创建新类`LoraRobertaSelfAttention`，初始化LoRA矩阵。在计算ΔW时，调用`lora_query`和`lora_value`方法，通过矩阵B和A的乘法构建。重写罗伯塔的转发函数，替换对查询和值的调用。
例如，对于一个65B参数量的模型，传统微调方式可能导致GPU显存消耗高达800GB，而采用PEFT技术，如在单张16GB的T4卡上对LLama 2的7B模型进行微调，便能显著减少资源消耗。Lora是PEFT技术的一种实现方式，由EJ Hu等人于2021年在《LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models》中提出。
【AIGC系列】AI绘画模型类型介绍
〖壹〗、 大模型主要分为两类：图片类，如civitai和liblib，civitai几乎覆盖了98%的图片领域，特别是国风和亚洲人物特性的模型，但要注意civitai包含部分不适合所有场合的18+内容，需谨慎使用。模型封面左上角的小字如checkpoint、checkpointXL、Lora等标识模型类型。
〖贰〗、 RAPHAEL，由商汤提出的大模型，具有30亿参数，通过1000张A100训练两个月，展现出了生成多风格艺术图像的能力，包括日漫、写实、赛博朋克、水墨画等，图像质量和美感表现突出。模型主体采用UNet架构，16个Transformer块构成，每个块由自注意力层、交叉注意力层、Space-MoE层和Time-MoE层组成。
〖叁〗、 通义万相：阿里云AI绘画大模型，辅助图片创作，上手简单，出图质量高。Liblib哩布哩布：网页版Stable Diffusion，更多可控参数，模型丰富，适合定制化需求，操作难度高。AI剪辑 剪映（需下载客户端）：AI功能包括智能生成字幕、剪辑、声音克隆、数字人朗读、视频翻译对口型、写真等。
〖肆〗、 图片AIGC如Midjourney和Stable diffusion，可以帮助用户将创意转化为图像，Midjourney以艺术风格见长，而Stable Diffusion适合创作复杂插图。DALL·E 2则提供更成熟的图片输出，适合企业使用。在使用AIGC时，关键在于如何撰写有效的Prompt（提示问题），这对结果的准确性和满意度至关重要。
〖伍〗、 AI绘画是AIGC的其中一种，AIGC是一种基于人工智能技术自动生成内容的新型生产方式，可广泛应用于处理文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等格式内容。AI绘画近来 主要有两种制作形式，一种是“文生图”，AI根据提示词进行创作，另一种是“图生图”，对原图进行再创作。
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