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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。
自我蒸馏方法在不引入额外数据的情况下，能够极大程度地减轻模型的遗忘现象。这一方法在不增加复杂度的前提下，通过模型自我蒸馏数据集的构建，提高了大模型在微调过程中的表现，对于减轻灾难性遗忘具有重要意义。后期进一步利用外部模型完善自我蒸馏数据保留机制，可能带来更多惊喜。
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。
灾难性遗忘在连续学习任务中普遍存在，导致新知识学习迅速破坏旧知识，模型性能在旧任务中急剧下降。主要原因是传统模型假设数据分布固定、训练样本独立同分布，但在数据流中，分布非平稳，新知识干扰旧知识，导致性能下降甚至遗忘。
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〗、 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。
〖叁〗、 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。
〖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。
〖伍〗、 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。
〖陆〗、 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。
QLoRA原理及实战
使用线性、非对称、后量化方法，计算缩放因子和零点，将浮点数权重转换为8位整数表示。具体步骤包括确定量化范围、计算缩放因子和零点，以及应用量化公式。实例展示了一个模型权重列表的转换过程。
本文探讨了在不降低性能的前提下，利用高效微调技术QLoRA对LLaMA-65B模型进行量化为4 bit的微调实践。首先，简要回顾了QLoRA的技术原理，随后通过实际操作展示了如何在具体环境中进行模型微调。在进行环境搭建时，确保NVIDIA驱动、CUDA和Python等基础工具已安装。
QLoRA通过4位量化技术，将LLM的内存需求显著降低，同时借助低秩适配器（LoRA）进行微调，保持了模型的精度和速度。其创新之处在于，即使在单个48GB GPU上，也能处理650亿参数的模型，并实现16位微调任务的性能。例如，Guanaco模型家族在Vicuna基准上表现优异，只需24小时的微调就接近了ChatGPT的93%水平。
核心技术与优势：深度量化优化：QLoRA在LoRA技术基础上，采用了4比特NormalFloat量化、双量化以及分页优化器。其中，4比特NormalFloat量化仅用4字节表示参数，确保了模型精度损失极小。显存需求降低：在EleutherAI/pythia12b模型推理时，显存需求仅为18G，显示了其强大的效能。
QLoRA的核心是在LoRA技术基础上进行深度量化优化，包括4比特NoramlFloat量化、双量化以及分页优化器。其中，4比特NoramlFloat量化只用4字节表示参数，确保模型精度损失极小。双量化对量化后的常量进行二次量化，节省存储空间。
回顾原理后，我们将动手实践。注意：我们将对所有线性层应用 LoRA 替换，遵循 QLoRA 方案，以增加可训练参数并提升表示能力。1 LoRA 线性层定义 实现 LoRA 替换，我们首先定义一个类 LoraLinear，用于替换线性层。类中包括参数 alpha 和 r，分别控制缩放因子和低秩矩阵的秩。
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