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LoRa-什么是LoRa技术
〖壹〗、 LoRa是一种基于物理层的无线调制技术，属于CCS家族，主要用于实现低功耗、长距离的无线通信。以下是关于LoRa技术的详细解核心技术：LoRa的核心在于其独特的扩频调制技术——Chirp调制，这是Semtech公司的独家知识产权。Chirp调制通过带宽换取灵敏度，使得LoRa在相同通信速率下的灵敏度远高于传统的FSK技术。
〖贰〗、 LoRA是一种针对大型预训练模型的微调技术，全称为LowRank Adaptation。其核心特点与原理如下：核心理念：引入少量可训练参数来调整预训练模型的行为。无需重新训练整个模型，显著减少计算资源和时间需求。技术原理：在原始权重矩阵W旁边添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
〖叁〗、 LoRa，这个看似低调的字母组合，实则隐藏着强大的无线通信技术力量。它是一种基于物理层的无线调制技术，属于CCS（线性调制扩频技术）家族，工作频段悄然落在Sub-1GHz的宁静地带。与传统的FSK技术相比，LoRa以低功耗为首要目标，却在增加通信范围上展现出惊人的实力，同时具备卓越的抗干扰特性。
〖肆〗、 LoRa无线技术原理： 原理概述：LoRa无线技术是一种基于扩频技术的远距离无线传输方案，采用线性调频扩频调制，在保持低功耗特性的同时显著增加了通信距离。 频段运行：LoRa技术在ISM频段运行，主要覆盖4386915 MHz等频段。 网络架构：LoRa网络由终端、网关、Server和云四部分组成，实现双向传输应用数据。
〖伍〗、 LoRa技术是由法国公司Cycleo于2009年9月17日推出的一种颠覆性半导体技术，通过其专利技术，LoRa实现了前所未有的低功率远程无线通信。使用10mW RF输出功率，LoRa可以在25km的视线距离内进行通信。这款技术以不到50K门的低功耗数字IP运行，适用于纽扣或AA电池供电设备。
〖陆〗、 LoRa是一种基于扩频技术的远距离无线传输技术，属于LPWAN通信技术之一。它为用户提供了一种简单、实现远距离、低功耗无线通信的手段。LoRa主要在ISM频段运行，包括4386915 MHz等。LoRa是物理层或无线调制用于建立长距离通信链路。
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。
大型语言模型如LlaMa2是在广泛文本语料库上预先训练的，能够预测序列中的下一个词标，但不直接回应指令。指令调整使模型与人类期望一致。QLoRA技术：在本案例中，采用参数高效微调中的QLoRA技术进行微调。QLoRA是一种参数高效的方法，适用于资源受限的环境，如使用Google Colab上的T4 GPU。
LoRa通过在大型预训练语言模型的权重矩阵上应用低秩分解，显著减少参数量。它将权重矩阵W分解为W0 + BA的形式，其中W0保持不变，A和B成为可训练参数，从而降低了计算和内存需求。优势特点：减少参数量：LoRa将参数量降至原模型的极小程度，使得微调过程更加高效。
LoRA（低秩适应大型语言模型）方法提出了一种在保持大模型训练效率的同时，通过低秩矩阵的引入来对模型进行微调的策略。论文发表于ICLR2022，代码可在GitHub上找到。
Lora验证及探索
LoRa技术是低功耗广域网领域中一种热门技术，北京研究院基于新址的便利环境，对几种典型场景进行了测试验证，为实施物联网相关试点及部署提供借鉴 。针对物联网不同的应用场景，我们利用北京研究院周边的真实环境，有针对性的设计了三组测试场景进行了验证。此类环境相互通信的双方中间没有阻挡，或基本可视。
注意：我们将对所有线性层应用 LoRA 替换，遵循 QLoRA 方案，以增加可训练参数并提升表示能力。1 LoRA 线性层定义 实现 LoRA 替换，我们首先定义一个类 LoraLinear，用于替换线性层。类中包括参数 alpha 和 r，分别控制缩放因子和低秩矩阵的秩。添加 test_mode 字段用于验证。
方便不同设备之间的通信，LoRa无线通信模块采用了LoRaWAN通信协议，为物联网应用提供了标准化和互操作的解决方案。部署与管理 可以通过专业的平台进行远程配置和监控、LoRa无线通信模块的部署和管理相对简单、提高了系统的可维护性和可扩展性。
研究LoRA微调方法在实践中是否出现灾难性遗忘，深入分析超参数对性能的影响，借鉴SEBASTIAN RASCHKA博士的博客思想进行大量实验，探索不同超参数配置。实验设置 使用Alpaca数据集对LLaMA-2-7b模型进行指令微调，数据集包含52，000条指令及示例。
m-LoRA:如何在单GPU上高效微调数十个大语言模型
〖壹〗、 通过系列微调实验，m-LoRA在GPU利用率、内存使用和训练吞吐量方面表现出显著优势，超越了现有方法。m-LoRA在GPU利用率、内存使用和训练吞吐量方面的性能优化得到了验证，尤其是在NVIDIA A100 80GB GPU上训练多个LLaMA-7B模型时，实现了GPU内存使用节约53%的显著效果。
〖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〗、 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。
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