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LoRA模型的训练与应用
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 模型训练 进入触手AI，选取 底部导航栏的【文件】选项，点击【去训练】，即可进入【模型训练】界面。用户需上传至少8张图片进行训练。重要提示：人物图片应保持完整，尤其是头部和服装；风格图片需保持画风一致，以提升效果；场景图片需保持内容一致。
〖叁〗、 建议使用网络在线方法进行训练，这样在训练LORA模型的同时还可以做其他事情，虽然需要收费，但费用并不高。以下是使用方法：首先收集处理图片，总结 好所需训练的角色或画风，然后去birme.net进行裁剪。裁剪好后，使用deepbooru生成tags，并对裁剪好的图像进行预处理。
〖肆〗、 LoRa的用途在于基于大模型的微调，通过训练特定目标模型，如人物或服装，实现快速准确调用。这种方式能节省大量训练时间，提高模型在特定任务上的准确性，加速创作过程，以及提供模型的可迁移性，减少重复训练，提升工作效率。
〖伍〗、 训练专属 LoRA 模型，实现个性化风格生成，是 Stable Diffusion 技术的精华所在。通过 LoRA，您可以在原有大模型基础上进行微调，以达到精确的风格和内容控制。训练数据集准备 准备高质量的训练素材，确保内容与您希望生成的风格高度匹配。以下以训练“大手大脚”画风为例，介绍训练素材的准备步骤。
〖陆〗、 Lora模型的训练流程如下：训练前期准备 安装Python，秋叶大佬的一键包中已包含所需安装包，使用默认安装路径即可。
【自然语言处理】大语言模型技术导览
〖壹〗、 大语言模型技术导览：主流大模型原理与实现 BLOOM：一个拥有176B参数的多语言模型，支持多种语言的处理和理解。 PaLM：基于Pathways架构的大语言模型，具备强大的语言生成和理解能力。 GLM130B：一个开源的双语预训练语言模型，适用于跨语言任务。 ChatGLM6B：具有特定模型结构，适用于对话生成等场景。
〖贰〗、 大语言模型是指一种利用深度学习技术，能够理解和生成人类语言的模型。以下是详细的解释：大语言模型是一种基于人工智能技术的自然语言处理模型。它通过大量的文本数据训练，从而理解并生成类似人类的语言。
〖叁〗、 大语言模型是一种基于深度学习和自然语言处理技术的先进人工智能系统。大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的模型，它是人工智能领域的重要突破。这种模型通过深度学习和自然语言处理技术，对大量的语言数据进行训练，从而实现对人类语言的深度理解和生成。
〖肆〗、 层对比解码(DoLa)旨在改进大型语言模型(LLM)的真实性和减少“幻觉”问题。通过强调较高层中的知识并淡化低层中的知识，DoLa在多个实验中证实了其有效性。在LLM架构中，较早的层编码了基础信息，而较深层包含了更高级的信息。
〖伍〗、 在人工智能领域，大语言模型（LLMs）已成为自然语言处理（NLP）任务的重要工具。随着模型规模的扩大，如何高效利用这些模型，尤其是在资源有限的情况下，成为迫切需要解决的问题。提示方法（Prompting）作为一种新兴范式，通过简洁指令引导模型完成特定任务，但长复杂提示带来额外计算负担与设计挑战。
LORA系列大模型微调方法
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。
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。
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。
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。
从头开始实现LoRA以及一些实用技巧
〖壹〗、 在计算ΔW时，调用`lora_query`和`lora_value`方法，通过矩阵B和A的乘法构建。重写罗伯塔的转发函数，替换对查询和值的调用。实现包括替换模型中的注意力模块，以及冻结除LoRA参数和可训练参数（如归一化层）外的所有参数。基准测试与结果使用GLUE和SQuAD进行基准测试，评估LoRA注入后的性能。
〖贰〗、 LoRA模型训练：利用Kohyas GUI进行模型训练，包含安装修改后的GUI、数据收集与处理、模型训练设置和结果展示。应用示例：展示正向提示词、反向提示词使用，以及训练模型后的成品展示。总结：通过本文的学习，你将具备从零开始训练AI模型的能力，为个人创作添砖加瓦。关注LitGate游戏社区，获取更多AI创作灵感。
〖叁〗、 在进行LoRA模型训练之前，需要做好准备工作。这包括主题选取 、训练集收集、训练集修整、预处理与打标以及标注技巧。主题选取 ：训练主题多样，如脸部、服装风格、身体姿态、怪物物种或画风。
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