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大模型微调技术LoRA
〖壹〗、 LoRA，全称为Low-Rank Adaptation，是一种针对大型预训练模型的微调技术。其核心理念是引入少量可训练参数调整预训练模型的行为，无需重新训练整个模型，显著减少了计算资源和时间需求。LoRA技术原理在于，为原始权重矩阵W添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
〖贰〗、 LoRA的具体做法是，在预训练模型的权重矩阵旁引入低秩矩阵的乘积作为可训练参数，以模拟参数的变化量。数学上表达为公式1，其中预训练权重为W，可训练参数为U和V，降维矩阵为Q，升维矩阵为K，权重的输入为X，计算的输出为Y。通过这种方式，LoRA能够在保持原模型参数不变的情况下，对模型进行微调。
〖叁〗、 本文以LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models为例，介绍大模型微调技术。首先，我们了解大模型微调的背景和原理。由于大模型参数量巨大，如70B参数的模型，仅以FP16数据类型存储，weight数据就需要130GB显存。
LoRA:大语言模型参数高效性微调方法
为解决这一问题，微软研究人员提出了LoRA，即大语言模型的低秩适应，一种高效的参数微调方法。LoRA通过在预训练模型基础上添加少量额外网络层，只训练这些新参数，降低了微调成本，同时保持了与全模型微调相近的效果。关于LoRA的开源资源，HuggingFace提供了详细的实现代码和文档，可以供学习者实践。
LoRA（局部调整）技术通过引入小型模块，实现了高效预训练模型的微调，仅更新少量参数。截至2023年11月，基于LoRA的数千个LLaMA模型在Hugging Face Hub上被微调展示。Hugging Face排名 榜上，前20名模型的40%采用LoRA或其衍生技术进行微调，同时保持了高精度，大幅减少了计算资源需求。
评估建模性能：通过定性比较，LoRA技术展示出在指令数据集上微调大型语言模型的有效性，其生成的文本更加准确且相关，体现了LoRA在提高模型性能方面的潜力。LoRA技术为高效微调大型语言模型提供了有力工具，通过减少参数量、降低计算成本，同时保持模型性能，使得LLM的定制和应用更加广泛和经济。
本文着重介绍LoRa（Low-Rank Adaptation）这一高效的微调技术，它通过在大型预训练语言模型（LLM）的权重矩阵上应用低秩分解，显著减少参数量，降低计算和内存需求，使微调在有限资源下得以高效进行。
LORA系列大模型微调方法
〖壹〗、 在使用peft库进行LoRA微调时，lora_alpha参数在LoraConfig中设置，其作用是控制LORA部分的输出与主干网络输出的权重。实际计算中，lora部分的计算结果与主干网络的输出相加时，会乘以一个系数alpha，即公式(2)和(3)中的α。
〖贰〗、 使用LoRA的步骤包括克隆仓库、安装依赖、微调模型，甚至可以自己训练一个像ChatGPT的模型。训练过程中，注意数据的准备，如alpaca_data.json，以及指令精调阶段的超参数设置。此外，还需将LoRA权重与基础模型合并以便于在不同项目中应用，如HuggingFace格式导出和PyTorch state_dicts的处理。
〖叁〗、 以下是每种方法的简要概述：- LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型，减少计算负担，同时保持模型原有性能。- Adapter Tuning在模型的每层或选定层之间插入小型神经网络模块，称为“适配器”，仅调整适配器的参数以适应新任务。
〖肆〗、 具体实现时，LoRA通过在预训练模型权重矩阵旁边添加可调整矩阵A和B，而非改变原始权重矩阵W的参数。训练过程中，仅调整新增矩阵A和B，推理阶段将A和B的乘积加入模型参数，实现微调。这一设计确保了模型调整的实时性，且仅在关键层使用，根据设计者决定。
〖伍〗、 具体而言，LoRA方法固定原始模型权重，定义两个低秩矩阵参与运算，调整原始计算过程。以单个Linear层为例，用公式表达，通过调整矩阵A和B的初始化，确保微调开始前结果为0，实现平滑过渡。对比Adapter和LST方法，LoRA在反向传播阶段计算复杂度略高，但梯度下降参数少，节省显存，梯度下降速度快。
lora模型什么意思
〖壹〗、 lora模型是一种低功耗、远距离的无线通信技术，它采用了一个类似于星型网络的模型。在该模型中，一个或多个中心节点（如网关）作为接入点，通过LoRa与各个设备节点进行通信，称为边缘节点（End nodes）。这些设备节点可以放置在室内或室外的任何位置，从而实现了在大范围内的远距离通信。
〖贰〗、 lora模型的意思：大型语言模型的低秩适应是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models，大型语言模型的低秩适应）是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。
〖叁〗、 LoRA，全称为Low-Rank Adaptation，是一种针对大型预训练模型的微调技术。其核心理念是引入少量可训练参数调整预训练模型的行为，无需重新训练整个模型，显著减少了计算资源和时间需求。LoRA技术原理在于，为原始权重矩阵W添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
〖肆〗、 LoRA，全称低秩适应大语言模型，是一种在NLP领域广泛应用的参数高效微调方法。它通过在预训练模型（如GPT-3或ChatGPT的前身）基础上增加少量可训练的网络层，实现了成本降低的同时保持与全模型微调相近的效果。
〖伍〗、 LoRA，即低秩适应，是一种针对特定应用定制机器学习模型的微调策略，尤其适合大型语言模型（LLM）的优化。本文旨在以直观的方式解释这一技术，对初学者非常友好。微调是通过在预训练模型的基础上，针对特定任务调整模型参数，以提高性能。
〖陆〗、 Lora模型，即低秩适应大型语言模型，其核心在于微调大型基础模型，能在少量数据下保持输出的风格一致性。它就像对素颜人进行化妆，但底层模型不变，仅调整输出的外观。这种模型适用于多种内容，如人物、场景和概念。在训练过程中，素材的收集和分类是关键。
lora模型是什么意思
〖壹〗、 lora模型是一种低功耗、远距离的无线通信技术，它采用了一个类似于星型网络的模型。在该模型中，一个或多个中心节点（如网关）作为接入点，通过LoRa与各个设备节点进行通信，称为边缘节点（End nodes）。这些设备节点可以放置在室内或室外的任何位置，从而实现了在大范围内的远距离通信。
〖贰〗、 lora模型的意思：大型语言模型的低秩适应是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models，大型语言模型的低秩适应）是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。
〖叁〗、 LoRA，全称低秩适应大语言模型，是一种在NLP领域广泛应用的参数高效微调方法。它通过在预训练模型（如GPT-3或ChatGPT的前身）基础上增加少量可训练的网络层，实现了成本降低的同时保持与全模型微调相近的效果。
〖肆〗、 Lora模型，即低秩适应大型语言模型，其核心在于微调大型基础模型，能在少量数据下保持输出的风格一致性。它就像对素颜人进行化妆，但底层模型不变，仅调整输出的外观。这种模型适用于多种内容，如人物、场景和概念。在训练过程中，素材的收集和分类是关键。
〖伍〗、 LoRA，即低秩适应，是一种针对特定应用定制机器学习模型的微调策略，尤其适合大型语言模型（LLM）的优化。本文旨在以直观的方式解释这一技术，对初学者非常友好。微调是通过在预训练模型的基础上，针对特定任务调整模型参数，以提高性能。
〖陆〗、 LoRA，全称Low-Rank Adaptation，是一种高效、轻量级的语言模型微调方法。其核心优势在于显著降低计算复杂度和内存使用，使得在消费级GPU上训练大型模型成为可能，并能将经过微调的模型以兆字节规模分发给用户。LoRA技术在提高泛化性能方面也展现出显著优势。
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