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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。
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英音： [m：r] 美音： [m：r]，名词：猜拳。复数： morae，moras。
lora这种微调方法和全参数比起来有什么劣势吗?
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。
(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。
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。
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。
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。
SD模型微调方法
〖壹〗、 Textual Inversion 是一种微调方法，它专注于找到一个专有的嵌入向量，使得模型在输入特定提示时能够生成与文本编码器之前未见过的实体相关的图像。例如，通过训练，模型能够输出亚瑟对应的图像，尽管文本编码器之前未见过亚瑟这个词。此方法生成的数据量很小，通常只有十几千字节，但效果直观且易于理解。
〖贰〗、 Network Rank建议设置为128，Network Alpha用于调整网络维度，LR Scheduler推荐使用恒定学习率。优化选项包括混合精度（FP16或BF16）、CPU线程数、优化方法（AdamW8bit）、Cache latent等，增强选项涉及数据增强、dropout、噪声添加等。微调SD模型时，关键在于理解参数的作用，结合实际任务需求进行实验调整。
〖叁〗、 理解基础： AI（模拟学习）中的SD模型，其关键参数包括：检查点（CKPT）：定义图的风格，大小通常2-10GB，存储在safetensors/ckpt格式文件中。 大模型（底膜）示例：如anything（动漫风）、v1-5-pruned（欧美风）等。
〖肆〗、 SDXL_Refiner：此模型可显著改善图片质量，但可能影响原始图像结构。下载链接：hf-mirror.com/stability... 工作流程下载：alipan.com/s/XCZAKGvPW..Lora：模型网站上有一些微调类模型，可优化细节、修复坏图。需注意模型的作用及使用说明，并非所有效果都好，也不适用于所有场景。
〖伍〗、 使用该模型的步骤包括：首先，安装相关Python库如tensorflow和keras等。其次，准备好用于训练和测试的数据集，可以是文本文件或数据库中的数据。然后，对数据进行预处理，包括分词、去除停用词、标注标签等步骤。
〖陆〗、 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无线技术原理及优缺点
LoRa无线技术缺点： 数据传输速率：虽然LoRa技术适用于发送和接收少量数据的应用，但其数据传输速率相对较低，不适合大量数据传输。 带宽占用：使用高扩频因子会增加无线电频谱的占用，可能在一定程度上影响频谱资源的有效利用。
lora无线技术的优缺点lora无线模块的优点传输距离远lora无线模块在市面上收欢迎最主要的原因之一，就是在同等功率下的条件下，lora无线模块传输距离都会超过其他系列的无线模块。
LoRa 是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。这一方案改变了以往关于传输距离与功耗的折衷考虑方式，为用户提供一种简单的能实现远距离、长电池寿命、大容量的系统，进而扩展传感网络。近来 ，LoRa 主要在全球免费频段运行，包括4386915MHz等。
LoRa基于扩频技术，抗干扰能力强。LoRa所能达到的接收灵敏度从理论上提供了高可靠通信的可能性。LoRa的接收灵敏度明显优于ZigBee的接收灵敏度。如引言所提到，近来 智能家居亟待优化的可靠性问题，LoRa是一个非常好的选取 。
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