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大模型微调技术LoRA
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。
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。
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。
深入浅出 LoRA，聚焦大模型微调策略与优化技术。面对全量参数微调在大模型时代带来的资源压力，LoRA 提出了低秩适配的方法，旨在高效、快速地对模型进行领域或任务的微调，突破了传统全量微调的局限。以下深入解析 LoRA 的核心思想、原理、优势以及代码实现，旨在为大模型微调提供直观且实用的指导。
LoRA，低阶适应大语言模型，微软为解决大模型微调难题开发的技术。以GPT-3为例，拥有1750亿参数，若要让它胜任特定任务，直接微调成本巨大。LoRA策略是冻结预训练模型权重，于每个Transformer块引入可训练层。避免梯度重新计算，大幅减小训练工作量。研究显示，LoRA微调效果媲美全模型，堪称神器。
lora模型是什么意思
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。
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。
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。
LoRA的全称是LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models，可以理解为stable diffusion（SD)模型的一种插件，和hyper-network，controlNet一样，都是在不修改SD模型的前提下，利用少量数据训练出一种画风/IP/人物。
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。
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。
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