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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、QLoRA和模型量化是三种用于优化大型预训练语言模型的技术，它们在原理、优势和适用场景上各有不同。以下是具体介绍：LoRA定义：Low-Rank Adaptation，一种轻量级微调方法，通过引入低秩矩阵修改模型参数，减少计算量。
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。
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 的全称是 Low-Rank Adaptation，是一种用于大语言模型（LLM）的快速高效微调方法，其核心思想是通过矩阵低秩分解减少需要训练的参数数量，从而降低计算成本和内存占用。LoRA 的核心原理低秩分解：传统微调需要更新模型的所有参数，而 LoRA 仅对部分权重矩阵进行低秩分解。
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基本原理介绍和代码解析
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。
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。
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）。
[速读经典]LoRA-给大语言模型做Low-Rank低秩改造
〖壹〗、 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大语言模型（LLMs）的低秩改造方法，通过冻结预训练模型参数并注入可训练的低秩分解矩阵，显著减少下游任务的可训练参数规模，同时降低GPU内存需求，提升微调效率。核心做法冻结预训练参数：保持原始LLMs的参数权重不变，避免灾难性遗忘和过拟合。
〖贰〗、 《LORA： LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS》提出了一种低秩矩阵分解方法，用于高效微调大型语言模型，解决传统方法在参数量、计算量和性能上的不足。问题与动机大模型微调的挑战：随着语言模型容量增大（如GPT-3参数量达175B），全参数微调对时间和显存要求极高，难以应用于实际场景。
〖叁〗、 LoRA是一种针对大型语言模型（LLMs）的低秩适配方法，旨在通过冻结预训练模型的所有权重，并引入可训练的低秩分解矩阵，来极大地减少下游任务所需的训练参数量。核心思想 LoRA的核心思想是利用低秩矩阵来近似模型权重的更新。
LLM-LoRA论文阅读
〖壹〗、 LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）是一种针对大规模语言模型的高效微调方法，通过低秩分解矩阵优化权重更新，减少可训练参数数量，同时保持模型性能，显著降低存储和计算成本，并支持任务间快速切换。背景大规模语言模型应用需求：自然语言处理中，大规模预训练语言模型需通过微调适应下游任务。
〖贰〗、 论文《LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models》阅读笔记 论文概述 本文是由微软Edward Hu等人完成并发表在ICLR 2022上的论文，题为《LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models》。
〖叁〗、 实验在常用持续学习基准上进行，验证了O-LoRA的有效性。分析结果证实了正交假设的成立，且在论文中进一步深入探讨，欢迎有兴趣的读者阅读。讨论中，我们期待社区反馈和建议，同时也对未来LLM持续学习的探索抱有期待。欢迎关注后续讨论。
〖肆〗、 论文阅读：大语言模型微调技术的研究综述 研究目的 该文的研究目的是对大型语言模型微调技术进行全面的综述，探讨和总结不同微调技术的原理与发展，并进行对比分析。文章旨在分析大型语言模型微调技术的研究现状，强调该领域的潜在研究价值，并展望未来的发展方向。
大模型微调技术-小显存也能跑的LoRA技术
大模型微调技术-小显存也能跑的LoRA技术 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型预训练模型进行高效微调的方法，其核心思想是通过低秩分解技术对模型进行微调，以减少训练参数、降低GPU显存使用量，同时不会增加推理耗时。
LoRA技术是一种针对大模型微调的高效方法，它能够在不大幅增加显存占用的情况下，实现对大模型的灵活调整。传统微调大模型的方式往往需要对整个模型的参数进行训练，这不仅耗时耗力，而且显存占用极高。而LoRA技术则通过一种巧妙的方式，实现了显存的高效利用。
本文总结了高效微调技术QLoRA在训练LLaMA大模型以及模型推理过程中的应用，并提供了详细的操作步骤和实际效果分析。通过实践，我们能够验证QLoRA技术在不牺牲性能的前提下，显著减少模型微调所需的计算资源，实现更大规模模型的高效训练与应用。
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