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LLM微调lora过程中的注意事项
〖壹〗、 综上所述，在LLM微调Lora过程中，需要特别注意选取 合适的target_modules、合理设置lora_rank、注意显卡支持和精度设置、处理未使用参数的问题、合理设置训练轮次、进行数据清洗和选取 以及选取 合适的模型版本。这些注意事项将有助于确保微调过程的顺利进行和最终模型性能的优化。
〖贰〗、 综上所述，使用LORA技术微调大模型时，需要理解其基本原理、选取 合适的应用层、平衡超参数、注意实验的一致性和可重复性。通过这些技巧，可以高效地微调大语言模型，以适应不同的应用场景和需求。
〖叁〗、 Lora_alpha也很重要，表示一个缩放系数。alpha越大，新建的旁路矩阵影响力越大；alpha越小，原始模型参数对结果的影响力越大。其他注意事项 数据质量与数量：SFT过程中，数据质量大于数量。
〖肆〗、 在训练过程中，密切关注模型的损失函数和生成图像的质量，根据实际情况调整参数以避免过拟合。通过实验调整不同参数组合，找到最优的训练配置。保存与部署：训练完成后，保存微调后的LoRA模型权重。将模型部署到实际应用中，进行图像生成或进一步微调。
〖伍〗、 IA3 原理：IA3是一种结合适配器和内部激活调整的高级微调技术。它通过抑制和放大模型内部特定层的激活值，注入学习向量来优化模型性能。 特点：在保持模型结构稳定性的同时，通过调整内部激活值来提高模型的适应性和准确性。
〖陆〗、 lora_alpha：控制LoRA层的缩放量。较大值会加速收敛但可能overshoot，需要根据实验调整。lora_dropout：对LoRA层施加dropout以缓解过拟合。通常设置较低值（如0.1）。bias：指定是否同时微调LoRA层和主干模型的偏置。none表示不更新偏置。target_modules：指定要应用LoRA转换的模块，如注意力层等。
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〖壹〗、 持续学习与知识迭代论文追踪：定期阅读NeurIPS、ICML等会议论文，关注大模型轻量化（如LoRA）、高效训练（如ZeRO优化）等方向。反思总结：建立实验记录文档，对比不同超参数对模型性能的影响（如准确率、训练时间）。
〖贰〗、 五层系统化学习路径详解 通识层：建立AIGC基础认知核心目标：构建对AIGC领域的整体认知框架，避免后续学习盲目性。学习内容：AIGC科普：理解技术定义、发展历程（如从规则系统到深度学习的演进）及现状（如GPT-Stable Diffusion等模型的应用场景）。
〖叁〗、 学习路线 认知筑基（30天）目标：理解大模型的基本概念、应用场景及局限性。必做任务：精读《人工智能：现代方法》第1-3章，掌握AI的发展脉络。体验GPT-Claude 3等主流大模型，撰写《AI工具测评报告》。避坑指南：拒绝“技术崇拜”，明确大模型的擅长领域与短板。
大模型参数高效微调技术-备忘录
〖壹〗、 Prefix Tuning Prefix Tuning是一种参数高效微调技术，它固定预训练的语言模型（LM），并为每个任务添加可训练、任务特定的前缀。这些前缀是通过多层感知机（MLP）生成的，并被拼接到每个Transformer层的multi-head attention的key矩阵和value矩阵之前。
〖贰〗、 大模型的记忆主要存储在权重参数和外部存储系统中，其幻觉与人类幻觉在机制和表现上有显著差异，但存在部分认知层面的相似性。
〖叁〗、 LLM学习备忘录【对齐】：对齐概念 对齐在LLM学习中涉及两个智能体及其评价函数的关系，通过计算对齐度来衡量两者动作和奖励函数的相互关系。 对齐目标是通过最小化未对齐度公式来实现的，这通常包含动作数据的训练集、真实的奖励值和参数化的奖励函数。
〖肆〗、 长期使用体验待验证：当前测试数据基于实验室环境，实际使用中可能因设备型号、系统版本差异导致性能波动，需通过大规模用户反馈持续优化。
LLM自动化剪枝V1:LLM-Pruner——降低20%参数&保持95%性能
LLM-Pruner是一种高效的大型语言模型剪枝方案，它通过发现模型中的耦合结构、评估组的重要性并进行剪枝，以及采用LoRA进行后训练，成功地在降低20%参数的同时保持了模型95%的性能。这一方案为大型语言模型的部署和推理提供了有力的支持，有助于提升业务效率和节省资源。
LLM Pruner是一种高效、自动化的LLM剪枝方法，通过识别依赖关系、评估重要性、剪枝与post training等步骤，实现了在有限数据下快速恢复模型性能的目标。该方法不仅降低了数据集获取的代价，还加快了post training过程，同时保持了模型的高性能。
LLM-pruner：针对LLMs的结构化修剪，利用Fisher信息矩阵修剪注意力头和神经元，并使用LoRA进行错误补偿。然而，即使在低压缩率为20%的情况下，LLM-pruner也面临着显著的准确性降级。因此，LLMs的结构化修剪算法有很大的改进空间。
模型剪枝（Model Pruning）是一种用于减少神经网络模型参数数量和计算量的技术，它通过识别和去除在训练过程中对模型性能影响较小的参数或连接，从而实现模型的精简和加速。在大模型日益庞大的背景下，剪枝技术对于降低模型部署成本、提升推理性能具有重要意义。
近来 针对大模型剪枝的方法主要包括结构化剪枝和非结构化剪枝两种类型。结构化剪枝： 删除特定结构：通过删除神经元、通道或层等特定结构来简化模型，保持整体网络结构的完整。
结构化剪枝方法通过删除整个结构组件（如神经元、通道或层）来简化模型，同时保持整体结构完整，从而降低复杂性和内存使用。LLM-Pruner采用通用方法压缩LLMs，保护多任务解决能力和语言生成能力，同时解决使用大量训练数据带来的挑战。
视觉微调极简笔记-通用篇-[CVPR2022]AdaptFormer
视觉微调极简笔记-通用篇-[CVPR2022]AdaptFormer 基本动机 AdaptFormer的基本动机与VPT（Visual Prompt Tuning）类似，旨在解决视觉任务中的模型微调问题。在NLP领域，微调方法主要分为两类：一类是更新token的prompt类方法，另一类是更新模型的adaption方法。
通用篇 VPT（Visual Prompt Tuning）来源：ECCV 2022 简介：VPT是一种视觉微调方法，通过向模型输入中添加可学习的视觉提示（Prompt）来实现对模型行为的微调，而无需修改预训练模型的权重。核心要点：视觉提示的设计、学习算法、在不同任务上的应用效果。
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