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LoRA技术:大模型微调的轻量级解决方案
LoRA技术：大模型微调的轻量级解决方案 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型预训练模型（如大型语言模型LLMs）的高效微调技术。其核心思想是通过引入少量可训练的参数来调整预训练模型的行为，而无需重新训练整个模型，从而显著降低训练所需的计算资源和时间。
LoRA（Low-rank Adaptation）是一种大模型轻量级微调技术，通过优化适应过程中密集层变化的秩分解矩阵，间接训练神经网络中的一些密集层，同时保持预先训练的权重不变。这种方法显著降低了微调过程中的参数量，从而实现了低成本的训练。
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种轻量级模型微调方法，核心是通过低秩分解减少参数量和计算量，实现高效、低显存的模型适配，尤其适用于大语言模型的快速微调。LoRA原理传统微调：直接更新模型参数矩阵 ( W_0 )，计算为 ( y = W_0x )。
大模型微调实战:LoRA与QLoRA如何选取 ,显存消耗与性能对比
虽然量化会引入一定的性能损失，但QLoRA在显存节省方面表现更为出色。显存消耗对比 LoRA：由于仅更新模型中的一小部分参数，LoRA在显存消耗上相对友好。这使得在显存资源有限的情况下，仍然可以进行有效的模型微调。QLoRA：通过量化技术，QLoRA进一步减少了显存消耗。相比LoRA，QLoRA可以节省约33%的显存。
速度优先：LoRA训练速度更快，适合快速迭代场景。模型规模：超大规模模型（650亿参数）：QLoRA的量化与适配器设计能更有效降低资源消耗。中小规模模型：LoRA的低精度优势可能被全参数微调的成本掩盖，需具体评估。
综上所述，LoRA、QLoRA和DPO在大模型微调领域各有千秋。根据实际业务目标和资源限制，灵活选用或组合这些技术，能够实现更高效、更精准的大模型应用落地。
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。
联系 目标一致性：虽然 LoRA、QLoRA、DPO 和 ORPO 在具体实现上有所不同，但它们的最终目标都是为了提高语言模型的性能和适应性。LoRA 和 QLoRA 关注于降低微调的计算量和显存占用，而 DPO 和 ORPO 则关注于优化模型的输出质量，使其更符合人类偏好。
LoRA方法能够节约显存的主要原因在于其减少了优化器的参数量。在全量微调中，优化器需要存储所有模型参数的梯度信息，这在大模型的训练中所占用的显存是十分可观的。而在LoRA微调中，由于模型的主体部分是冻结的，只有低秩矩阵部分的参数需要调整，因此优化器仅存储LoRA矩阵的参数。
【简短白话版】LoRA原理和特点分析
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种轻量级模型微调方法，核心是通过低秩分解减少参数量和计算量，实现高效、低显存的模型适配，尤其适用于大语言模型的快速微调。LoRA原理传统微调：直接更新模型参数矩阵 ( W_0 )，计算为 ( y = W_0x )。
VAE通过将大量图片压缩成更小的特征向量，并确保这些特征向量之间有连续变化，如性别从男性到女性的变化，从而实现生成与真实图片相似的图画。GAN则通过生成器和判别器的对抗学习，生成逼真的图片。Diffusion model则通过在图片上逐层添加噪声再逐步去除噪声，实现生成高质量图像的过程。
Lora 俗译，罗拉。 Lo-[劳]的音，但不完全，嘴在[劳]的音时候要用喉咙和嘴均衡发音。即英音和澳洲音。
大模型微调(fine-tune)方法通俗解读
大模型微调（Fine-tune）方法通俗解读大模型微调是指在预训练语言模型的基础上，针对特定任务或领域进行适应性调整的过程。随着预训练语言模型的规模日益增大，全参数微调变得不再现实，因为这不仅成本高昂，而且可能导致模型过拟合。
微调（Fine Tune）在深度学习领域，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用中，是一种优化模型训练效率和提升泛化能力的技术。当我们面对一个新任务，如在特定图像数据集上训练CNN时，直接从零开始训练网络可能会导致两个主要问题：一是训练周期过长，二是模型容易过度拟合有限的数据集。
微调的定义：微调是指在面对新任务时，不从零开始训练网络，而是利用已在大规模数据集上预先训练好的网络作为基础模型，通过调整网络的后期层以适应特定任务的需求。 微调的原因： 训练周期过长：从零开始训练一个深度神经网络需要大量的时间和计算资源。
Pre-trained Model是指通过大量的数据训练出的大模型，这些模型可以直接或者经过微调（fine-tune）后用于新的任务上。一般来说，由于少量数据训练的模型迁移能力较弱，因此提到的预训练模型通常指的是大模型。
另一方面，fine-tune则是一种对大模型进行重新小规模训练的过程。这里的“重新”，意味着模型可能已经经过了初步的训练，fine-tune是对已有模型进行调整，以适应新的任务或数据集。
大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型预训练模型（如大型语言模型LLMs）的高效微调技术。其核心思想是通过引入少量可训练的参数来调整预训练模型的行为，而无需重新训练整个模型，从而显著降低训练所需的计算资源和时间。
〖叁〗、 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。
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