本篇文章给大家谈谈lora基本原理，以及lora的三种工作模式对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
使用LORA技术微调大模型的技巧
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。
综上所述，LoRA技术是一种高效、实用的大型预训练模型微调方法，能够在不牺牲模型性能的前提下，大幅度减少训练参数和显存使用量。这使得LoRA技术成为小显存环境下进行大模型微调的理想选取 。
评估：在验证集上评估微调后的模型性能，并根据需要进行超参数调整。LoRA的应用场景 LoRA技术特别适用于那些需要快速适应新任务或领域，但又不想重新训练整个大型预训练模型的场景。
大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA
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。
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。
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。
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微调系列(二):QLORA和它的基本原理
〖壹〗、 QLORA和它的基本原理 QLORA（Quantized LORA）是一种高效微调方法，旨在通过量化技术减少显存使用，实现在单个GPU上对大型语言模型（LLM）进行微调。
〖贰〗、 基于此，作者提出了QLoRA，并首次证明了可以在不降低任何性能的情况下微调量化为4bit的模型。技术原理 QLoRA（QLORA： Efficient Finetuning of Quantized LLMs）使用一种新颖的高精度技术将预训练模型量化为4bit，然后添加一小组可学习的低秩适配器权重，这些权重通过量化权重的反向传播梯度进行微调。
〖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。
〖肆〗、 原理：QLoRA在LoRA的基础上进一步结合了量化技术，以降低显存占用并提升更大模型的微调能力。它使用4-bit量化（如NF4格式）压缩原始模型参数，同时利用LoRA进行高效微调。结构：通过对模型权重进行非对称量化，保留关键数值信息同时减少存储比特数。结合微调时，冻结量化后的基础模型参数，仅训练LoRA的低秩矩阵。
〖伍〗、 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 )。
LoRa通信技术原理:从零搞懂这门远距离低功耗通信的核心逻辑
LoRa通信技术原理：从零搞懂这门远距离低功耗通信的核心逻辑 LoRa（Long Range）通信是一种远距离、低功耗、低成本的无线通信技术，特别适用于物联网领域中的“远、慢、省”需求，如环境监测、农业传感器、智能抄表等。下面将从技术底层出发，系统解析LoRa通信的原理、调制方式、网络结构和实际应用。
抗干扰技术：采用前向纠错（FEC）通过冗余数据提升可靠性；跳频扩频（FHSS）动态切换信道避免干扰。这些技术有助于提升LoRaWAN网络的稳定性和可靠性。综上所述，LoRaWAN凭借其长距离、低功耗、高安全性的特性，已然成为物联网广域覆盖的首选方案。
LoRa（Long Range）通信是一种远距离、低功耗、低成本的无线通信技术，专为解决物联网中的“远、慢、省”需求而设计，如环境监测、农业传感器、智能抄表等应用场景。下面将从技术底层出发，系统解析LoRa通信的原理、调制方式、网络结构和实际应用。
【大模型微调】LoRA微调原理
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的工作原理是在预训练模型的权重矩阵旁边添加两个较小的可调整矩阵A和B，而不更改原始权重矩阵W的参数。具体来说，如果原始参数矩阵W的大小为d×d，则矩阵A和B的大小分别为d×r和r×d，其中r远小于d（通常低于100），这个r称为秩。
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。
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。
LORA（Low-Rank Adaptation）低秩自适应是一种高效微调大语言模型（LLM）的技术，它通过在保持原始模型参数不变的情况下，添加一小部分可训练参数来实现。
LoRA原理 LoRA的核心思想是通过低秩分解来模拟参数的改变量，以极小的参数量实现大模型的间接训练。
LoRA基本原理介绍和代码解析
〖壹〗、 LoRA通过限制更新矩阵的秩来解决这一问题。核心思想：LoRA将权重更新矩阵ΔW分解为两个低秩矩阵B和A的乘积（ΔW=BA），其中B和A的维度远小于原始权重矩阵W？，从而显著减少需要训练的参数量。数学表达：神经网络的前向传播可以表示为h=(W？+ΔW)x=W？x+ΔWx=W？x+BAx，其中W？是预训练模型的原始权重，ΔW是需要学习的权重更新。
〖贰〗、 LoRa和LoRaWAN的区别LoRa：物理层调制方式，即“无线电信号怎么变成数据”的那一层。LoRaWAN：通信协议，定义了数据包格式、加密方式、网络架构等。打个比方，LoRa是发音方法，而LoRaWAN是说话的语法规则。本文重点讲解LoRa的物理层原理。
〖叁〗、 LoRA 基于低秩分解理论，假设微调过程中的权重更新矩阵同样具有较低的本征秩。通过分解原始权重矩阵 W 为 W = UΣV^T，其中 U 和 V 是矩阵的左和右奇异向量，Σ 是对角矩阵，表示本征值。这样，LoRA 通过学习 A 和 B 的参数矩阵，间接优化了神经网络中特定层的参数。
〖肆〗、 # 来自 Microsoft LoRA 的简化代码def reset_parameters(self)： torch.nn.init.kaiming_uniform_(self.lora_A， a=math.sqrt(5)) torch.nn.init.zeros_(self.lora_B)实践建议保持标准初始化：在大多数情况下，A使用高斯初始化、B使用零初始化是最佳选取 。
〖伍〗、 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 )。
〖陆〗、 其基本原理是通过两个低秩矩阵A和B来代表权重更新矩阵ΔW，从而减少了需要更新的参数量。在transformers框架中，Lora的实现相对简单且高效。此外，基于Lora的相关变体如LoRA+和DoRA进一步提高了模型的性能和微调速度。因此，Lora在大模型微调领域具有广泛的应用前景。
lora基本原理的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于lora的三种工作模式、lora基本原理的信息别忘了在本站进行查找喔。
