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LoRA:大语言模型参数高效性微调方法
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。
适配器层和LoRA都是参数高效微调方法，它们通过减少可训练参数数量来提高微调效率。适配器层在Transformer架构上添加额外层，仅对这些层进行微调。LoRA策略则通过修改权重更新方式，利用预训练模型的低秩特性，实现高效微调。
从头开始实现LoRA以及一些实用技巧
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 要将众多的lora包总结 得既高效又美观，可以采取以下三个实用技巧： 添加预览图片 操作方式：在存放lora的文件夹内，为每个lora包放入同名的png格式预览图片，建议尺寸为512*768像素。 图片来源：可以从civitai下载官方样例图，或者通过截图工具自行获取。
〖叁〗、 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。
〖肆〗、 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。
什么是修理级别分析
〖壹〗、 修理级别分析（Level Of Repair Analysis，简称LORA）是装备保障性分析的重要组成部分，是装备维修规划的重要工具之一，其目的是为装备的修理确定可行的、效费比最佳的修理级别或做出报废决策，并使之影响设计。
〖贰〗、 修理级别的概念是关于装备维护的组织结构，它涉及到不同层次的维修机构。一般来说，这些机构分为三个等级：首先，基层级（O）主要由装备操作人员和所属分队的保障人员构成，负责进行简单的、短时间内能完成的维修任务。他们配备的设备有限，人员能力也相对基础。其次，中继级（I）在能力上比基层级更进一步。
〖叁〗、 汽车维修技术涵盖多个方面，不仅包括发动机和底盘的维护与修理，还涉及到电气系统及故障诊断。中级维修工的技能鉴定主要分为两个部分，即机械维修与电气维修。在机械维修方面，中级工需要掌握发动机部件的检修技巧。
〖肆〗、 修理工是一个技术性职业，其社会地位和财富水平因所从事的具体修理工作而异。以下是对修理工的详细分析：社会地位：相对性：修理工的社会地位在一定程度上是相对的，取决于所从事的修理领域。例如，修理高端汽车的修理工通常拥有较高的社会地位，因为这类工作技术含量高，且收入可观。
〖伍〗、 汽车维修企业都是分级别的：一类汽车维修企业：从事汽车大修和总成修理生产的企业。此类企业亦可从事汽车维护、汽车小修和汽车专项修理生产。二类汽车维修企业：从事汽车一级、二级维护和汽车小修。
〖陆〗、 从事汽车一级，二级维护和汽车小修生产的企业。汽车维护是指为维持汽车完好技术状况或工作能力而进行的作业。汽车小修是指用更换或修理个别零件的方法，保证或恢复汽车工作能力的运行性修理 三类汽车修理企业。指专门从事汽车专项修理（或维护）生产的企业和个体户，专项修理（或维护）。
大模型微调(fine-tune)方法通俗解读
〖壹〗、 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。Adapter（适配器）方法在预训练模型每一层添加适配器模块，通过限制适配器参数量来实现微调，同时冻结主体模型参数，以学习特定任务的知识，简化微调过程。
〖贰〗、 大模型微调方法的通俗解读如下： LoRA方法： 核心思想：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。 优点：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，减少了计算和存储资源的需求。
〖叁〗、 预训练与微调是深度学习中的两个关键概念，它们在构建与优化模型时发挥着重要作用。预训练通常涉及在大规模数据集上预先训练一个模型，以获取对各种特征的抽象理解。微调则是在已有预训练模型的基础上，针对特定任务或数据集进行调整，以适应特定需求。
〖肆〗、 微调（Fine Tune）在深度学习领域，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用中，是一种优化模型训练效率和提升泛化能力的技术。当我们面对一个新任务，如在特定图像数据集上训练CNN时，直接从零开始训练网络可能会导致两个主要问题：一是训练周期过长，二是模型容易过度拟合有限的数据集。
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