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大模型微调灾难性遗忘初探(一)
LoRA作为高效微调方法，其性能和对灾难性遗忘的影响值得深入探讨。实验细节 实验采用基于开源DeepSpeedExamples存储库中DeepSpeed-Chat的SFT微调代码进行，针对三个A100 GPU环境，每台设备批量大小为16，学习率为9e-6，序列长度为512。实验聚焦于评估LoRA在大型语言模型微调过程中的表现。
以下介绍一种解决方案——Llama-Pro方法，通过在原始模型中进行Transformer块扩展来有效注入模型知识，同时最大程度地避免灾难性遗忘。块扩展方法涉及在原始模型中的每个Transformer块或某几个块后添加一个Transformer块。为保持模型输出不变，添加的块必须为恒等块，即输入输出相同。
本文主要探讨了LLM（大型语言模型）在持续微调过程中面临的灾难性遗忘问题，特别是针对通用知识的遗忘。研究通过一系列实验，评估了大模型在微调任务序列中的表现，包括STEM、Human、Social和Other四个领域的知识保持。
大型语言模型（LLMs）在持续学习过程中，遇到了一个关键挑战，即灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）。这项研究通过实验详细探讨了这一问题，特别是当模型在一系列微调任务中不断适应新知识时，对原有通用知识的影响。
lora模型是什么意思
lora模型的意思：大型语言模型的低秩适应是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models，大型语言模型的低秩适应）是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。
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。
从专业角度看，Lora是微调SD模型的一种方法，相比DreamBooth更为快捷方便，能够同时训练多个概念，且导出的模型体积更小，便于传播和保存。在操作过程中，首先需要确保你的本地已经配置好StableDiffusionWebUI，如果没有，可以借鉴 相关教程。
LoRa，一种基于大模型基础上，对生成画面进行微调的手段，类似于游戏模组，对画面进行可控的优化调整。其类型繁多，包括场景、画风、姿势、服装、汽车、人物乃至特定部位如眼睛、手部与光影调整等。LoRa模型统称包括LyCORIS、LoHa、LoRa、LoCon、LoKR 和 DyLoRA 等，它们在微调技术分类和算法上有所区别。
[论文尝鲜]GLoRA-泛化LoRA搞peft
泛化LoRA（GLoRA）是2023年6月在arxiv上发表的一项研究，旨在提升通用的参数微调能力。该论文提出了一种新颖的框架，显著增强低秩自适应方法，适用于迁移学习、少样本学习和领域泛化任务。GLoRA的核心在于为权重和激活增加维度以适应新任务。
PEFT技术包括适配器（Adapters）、LoRA（低秩适应）等策略，旨在减少可训练参数数量，提高微调效率。适配器通过在现有架构上添加额外层并仅微调这些层来实现这一目标。LoRA策略则通过修改权重训练和更新方式，利用预训练模型的权重表示的低秩特性，实现微调的高效化。
总结来说，PEFT技术为大模型微调提供了高效且资源友好的解决方案，通过微调少量额外参数，实现了与全参数微调相当的性能。LoRA和QLoRA成为首选，而其他方法如Adapter和P-Tuning系列则根据特定任务和应用场景有所不同。这些方法的创新和优化，展现了AI技术在适应性和效率上的持续进步。
LoRA论文中使用alpha参数衡量delta矩阵，设置α=r并微调学习率即可获得近似结果。本文实现中忽略了这一细节，但它是许多LoRA库（如hugging Face的PEFT）的常见特性。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。
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