本篇文章给大家谈谈lora变体及创新，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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。
红魔9 Pro系列在设计、性能释放和AI大模型技术应用上都展现了独特之处，为游戏体验带来了显著提升。作为一部游戏手机，红魔9 Pro在机身设计和功能配置上进行了极致优化，旨在为用户带来超越同类竞品的体验。
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。
全面超越LoRA!英伟达提出DoRA:权重分解的低秩自适应
DoRA：一种在广泛使用的参数高效微调（PEFT）方法中，提出了权重量分解低秩自适应的新方法，对预训练的权重进行分解为大小和方向两个部分，以在各种下游任务上进行微调，如常识推理、视觉指令调整和图像/视频文本理解，显示在LLaMA、LLaVA和VL-BART方面优于LoRA。
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。
PiSSA与LoRA有所不同，它对模型参数进行了奇异值分解，仅训练分解后的最大奇异值、奇异向量组成的矩阵，并使用此矩阵修正误差。这种方法在初始化阶段输出与全参数微调、LoRA保持一致，但在节省可训练参数量方面优于全参数微调。
预训练-微调范式旨在利用大规模语言模型，但全参数微调方式在处理大型模型时存在计算和存储成本高、内存占用大的问题。自适应微调方法如LoRA通过分解注意力权重更新来减少可训练参数数量。Delta-tuning方法进一步分为引入额外参数、冻结其他参数和重新参数化模型参数三种实现方式，旨在优化模型以适应特定任务。
LoRA技术基于低秩增量，简化微调过程，通过优化秩分解矩阵间接训练神经网络。关键思想是训练权重矩阵的因子，而非矩阵本身，通过小秩矩阵的matmul替换原始权重。案例分析展示了节省大小与结构影响，直观理解低秩因子分解的利弊。mm工具与CV技术指南公众号提供计算机视觉学习资源，包括入门、技术前沿与应用。
laura怎么读
〖壹〗、 Laura的读音：英[l：r]、美[lr]。释义：n. 劳拉（女子名）。英文名为laura的名人 劳拉·威金斯（Laura Wiggins），美国演员。
〖贰〗、 要了解Laura的读音，它在英语中的标准发音有两个：英式读作[lr]，美式发音则为[lr]。这个名字在文化中有着丰富的内涵，它不仅是女子的教名，还有其变体如Lauretta、Laurana、Laurentia、Laureola和Lora，每个名字都有其独特的韵味。
〖叁〗、 在英语发音中，“laura”这个单词的正确读音是[l：r]。这里的第一个音标[l]代表的是一个清辅音，类似于“love”中的发音。下面 的音标[]代表了一个开口音，类似于“cot”中的发音。
〖肆〗、 Laura怎么读？我老师给我取的名儿 5 我来答 分享 微信扫一扫 新浪微博 QQ空间 举报 浏览14 次 可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。
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。
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。
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。
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。
选取 您想要使用的LyCORIS文件，系统将自动在提示词区域添加相应的语句。 最后，您就可以根据需求调整参数，以获得理想的效果。通过以上步骤，您将学会如何使用LyCORIS。此插件的使用方法与Lora类似，只需在prompt区域输入触发词即可。调整参数以控制权重，您将能更好地掌握LyCORIS的使用技巧。
大模型SFT碎碎念
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。
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。
LoRA简介：PEFT技术，原始模型增加一个适配器部分，参数量远小于原始权重。SFT过程中，仅更新适配器，计算量和显存需求显著降低。然而，LoRA模型效果通常不如原始模型。S-LoRA设计：解决单机部署数千同源LoRA适配器问题，采用分离基模型权重和适配器部署方式。
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。
在本案例中，采用参数高效微调中的QLoRA技术进行微调。QLoRA是一种参数高效的方法，适用于资源受限的环境，如使用Google Colab上的T4 GPU。微调数据：数据质量在微调过程中至关重要。使用高质量的指令回答对数据集，如timdettmers/openassistantguanaco，进行微调。
lora变体及创新的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、lora变体及创新的信息别忘了在本站进行查找喔。
