lora矩阵结构参数，loewner矩阵

物恋 2025-09-17 11:00:15 13 0

今天给各位分享lora矩阵结构参数的知识，其中也会对loewner矩阵进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

lora微调分类任务

LoRA微调分类任务的核心参数设置推荐为秩(r)范围4~8，缩放系数(α)通常设置为r的2倍。核心参数设置秩(r)：在LoRA微调分类任务中，秩(r)是一个关键参数，它决定了LoRA矩阵的维度。推荐的秩(r)设置范围是4~8。这个范围通常能够在保持模型性能的同时，减少计算复杂度和显存占用。

通过实验发现，LoRA在只训练极少量参数的前提下，最终在性能上能和全量微调匹配，甚至在某些任务上优于全量微调。AdaLoRA背景在NLP领域，对下游任务进行大型预训练语言模型的微调已成为一种重要做法。

Huggingface对LORA代码进行了封装，可以自定义LORA应用的模块，并且自动对模型进行转换。代码分为两步：定义LORA超参数LoraConfig和转换原始模型get_peft_model。LoRA微调的优势插件式灵活切换任务：LoRA允许共享预训练模型，并为不同任务构建多个小的LoRA模块。

AdaLORA是对LORA的一种改进，它通过基于下游任务动态分配秩rk的方法，为重要的参数模块分配更多的可微调参数，从而提高了模型的微调效果。AdaLORA的SVD形式参数更新和基于重要程度的参数分配两个模块共同协作，实现了高效且精准的微调。

大模型面试常考面经总结解释Prompt Tuning、Adapter Tuning、LoRA等微调方式的原理及其适用场景LoRA：原理：LoRA通过引入两个低秩矩阵（dd - dr和r*d，其中r d）来实现对预训练大模型的微调。这种方法减少了需要训练的参数数量，从而降低了计算成本。

LoRA详解：最火的大语言模型微调方法概述 LoRA是什么 LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）是一种参数高效的微调方法，专门用于大语言模型的微调。它能够在不显著增加模型参数量的前提下，实现对大语言模型的定制化调整。

lora矩阵结构参数，loewner矩阵-第1张图片

大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA

LoRA的基本原理模型权重表示：在大模型中，模型权重通常被表示为一个大矩阵，例如一个1000×1000维的矩阵$W_0$。全量微调意味着要优化这个整个矩阵，使其适应下游任务的需求。然而，这涉及到数百万个参数的调整，复杂度极高。

LoRA微调原理 LoRA的工作原理受内在维度（Intrinsic Dimension）概念的启发，即预训练模型具有极小的内在维度，存在一个极低维度的参数，微调它和在全参数空间中微调能起到相同的效果。

QLoRAQLoRA进一步降低了微调需要的显存。它将模型本身用4bit加载，训练时把数值反量化到bf16后进行训练。由于LoRA可以锁定原模型参数不参与训练，只训练少量LoRA参数，因此QLoRA大大减少了训练所需的显存。LoRA+LoRA+通过为矩阵A和B引入不同的学习率，使LoRA适配器的训练更加高效。

LoRA原理与实现

LoRA的原理与实现如下：原理：低秩矩阵的引入：LoRA，即低秩Adapter，其核心在于通过引入低秩矩阵，实现对原始语言模型的高效调整。低秩矩阵的使用减少了模型的参数量，同时保持了模型的性能。秩的概念：秩代表了一个矩阵中线性独立的行或列的最大数量。

远距离传输：轻松实现几公里的通信距离。超低功耗：设备几年内无需更换电池。带宽不高：每秒传输几百字节的数据。LoRa使用的是免授权的ISM频段（如中国地区的470~510 MHz），设备之间可以自由通信，无需运营商支持。LoRa的通信原理LoRa采用的调制方式是CSS（Chirp Spread Spectrum，啁啾扩频）。

LoRA，全称为LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS，是一种低秩Adapter结构，旨在提升大型语言模型的性能。其结构简洁，如下图所示。在Adapter领域，LoRA与传统Adapter相比，具有几个显著特点。首先，它强调了低秩特性，这对于提升模型效率和泛化能力具有重要意义。低秩特性体现在秩的概念上。

牧场全覆盖的实现通过合理的基站选址、标签选型与佩戴以及低功耗实践策略的实施，LoRa牛羊定位系统实现了对牧场的全面覆盖。无论是在开阔的草原、茂密的植被还是崎岖的山地，系统都能准确、稳定地定位牛羊的位置和状态。

Lora无线通信技术是由Semtech公司开发的一种低功耗、长距离的无线通信技术，采用扩频调制方式实现高抗干扰性能，并且具备优秀的穿透能力和低功耗特性，适用于广域物联网应用。

因此，研究者认为可以通过低秩分解来模拟这些权重的变化，从而以极少的参数量实现大模型的微调。技术原理 LoRA（LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS）方法的核心思想是通过低秩分解来模拟参数的改变量。在涉及到矩阵相乘的模块中，LoRA在原始的预训练语言模型（PLM）旁边增加了一个新的通路。