本篇文章给大家谈谈lora以外的微调技术，以及lora调制技术及解调算法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
全面超越LoRA!英伟达提出DoRA:权重分解的低秩自适应
〖壹〗、 DoRA确实是一种在参数高效微调方面提出的新方法，旨在全面超越LoRA，通过权重量分解低秩自适应来提升模型在各种下游任务上的性能。以下是关于DoRA的详细解方法创新：DoRA在参数高效微调方法中引入了权重量分解的新思路，将预训练权重分解为大小和方向两个部分。
〖贰〗、 DoRA：一种在广泛使用的参数高效微调（PEFT）方法中，提出了权重量分解低秩自适应的新方法，对预训练的权重进行分解为大小和方向两个部分，以在各种下游任务上进行微调，如常识推理、视觉指令调整和图像/视频文本理解，显示在LLaMA、LLaVA和VL-BART方面优于LoRA。
〖叁〗、 为解决此问题，论文作者首先引入了权重分解分析，以此研究FT与LoRA之间的固有差异。随后，他们提出了一种名为Weight-Decomposed LowRank Adaptation (DoRA)的方法。DoRA将预训练权重分解为大小和方向两部分，用于微调，并特别采用LoRA进行方向更新以减少可训练参数数量。
〖肆〗、 预训练-微调范式旨在利用大规模语言模型，但全参数微调方式在处理大型模型时存在计算和存储成本高、内存占用大的问题。自适应微调方法如LoRA通过分解注意力权重更新来减少可训练参数数量。Delta-tuning方法进一步分为引入额外参数、冻结其他参数和重新参数化模型参数三种实现方式，旨在优化模型以适应特定任务。
大模型微调(finetune)方法总结
〖壹〗、 大模型微调方法主要包括以下几种：LoRA：核心思想：利用模型内在的低秩特性，通过增加旁路矩阵在保持预训练参数不变的情况下，仅调整少量参数以适应特定任务。优势：有效降低了微调成本，且在保持低延迟的同时实现了轻量级的微调。
〖贰〗、 LoRALoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）利用模型内在的低秩特性，通过增加旁路矩阵在保持预训练参数不变的情况下，仅调整少量参数以适应特定任务。这种方法有效降低了微调成本，且在保持低延迟的同时实现了轻量级的微调。
〖叁〗、 LoRA方法： 核心思想：基于模型的内在低秩特性，通过增加旁路矩阵来模拟全参数微调。 优点：实现轻量级的微调方案，适用于大规模预训练模型的下游任务，减少了计算和存储资源的需求。 Adapter方法： 核心思想：在预训练模型的每一层添加适配器模块，通过限制适配器参数量来实现微调。
〖肆〗、 下面 ，我们对比其他微调方法。Adapter方法通过引入较小的神经网络模块，减少参数量，仅在微调时训练Adapter Layer相关参数和特定层。P-Tuning方法在Embedding层进行改造，微调时只训练Embedding层。LST方法在原模型推理路径旁加新分支，固定原始参数，结合新分支结果输出。
lora微调原理
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。
LoRa 原理：LoRa是一种参数高效微调技术，通过修改权重训练和更新方式，利用预训练模型的权重表示的低秩特性，实现微调的高效化。它仅更新模型中的一部分参数，减少了计算量和存储需求。 优势：在保证微调效果的同时，大大降低了训练成本和时间。
LoRA的关键原理在于假设模型在任务适配过程中的变化是低秩的，因此通过新增低秩矩阵作为可训练参数，仅在推理阶段将变化量应用到原模型，从而实现微调过程中的零延迟。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。
LoRA 是一种针对大模型微调的高效、资源节约的策略，其核心思想、原理、优势以及实现方式如下：核心思想 低秩适配：LoRA 提出了低秩适配的方法，旨在通过优化特定子空间的参数，实现快速、资源高效的微调，突破传统全量微调的局限。
学习笔记之常用的大模型微调方法
常用的大模型微调方法主要包括以下几种：Adapter方法：简介：在预训练模型中添加小型、任务特定的适配器模块，用于特定任务的微调。优点：保留了模型的通用性，仅针对特定任务进行微调。LoRA方法：简介：通过向模型权重添加低秩矩阵进行微调。优点：减少了训练参数，降低了训练成本，同时不改变预训练模型的结构。
Adapter方法在预训练模型中添加小型、任务特定的适配器模块，用于特定任务的微调，保留通用性。LoRA方法通过向模型权重添加低秩矩阵进行微调，减少训练参数，降低训练成本，不改变预训练模型结构。QLoRA方法在LoRA基础上，对模型参数进行量化，使用分页优化器处理内存峰值，进一步优化训练过程。
Megatron-LM是NVIDIA针对transformer的张量并行优化技术。大模型训练的存储挑战通过技术手段解决，包括激活checkpointing、混合精度训练、模型稀疏性等。checkpointing选取 性丢弃中间激活值，便于反向传播。混合精度训练采用16位浮点数减少存储需求。ZeRO优化模型状态存储。
大语言模型，如ChatGPT，因其庞大的参数量在自然语言生成和交互上表现出非凡能力，具备独特的上下文学习、指令遵循和逐步推理能力。这类模型作为预训练基础，通过微调可以应用于特定领域，形成个性化智能体或成为下一代操作系统的核心。
Lora模型的引入为大模型微调提供了高效手段，通过减少权重数量，实现定制化操作，显著降低计算成本与资源需求，适用于不同风格与应用的生成模型。
大模型微调技术LoRA
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。
独特LoRA微调技术：鸭嘴兽70B模型采用了LoRA微调和PEFT技术。这种方法保留了预训练权重，降低了可训练参数的数量，从而节省了时间和成本。此外，研究团队特别关注非注意力模块的优化，发现针对这些模块的微调比传统注意力模块更为高效。这种微调策略有助于模型在整体性能和特定领域表现上取得平衡。
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。
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能够实现高效微调，显著降低资源需求。广泛适用性：LoRA技术可以有效应用于LLaMA等大型语言模型，实现快速微调，同时保持模型的高性能和资源效率。这使得LLM的定制和应用更加广泛和经济。综上所述，LoRA技术为高效微调大型语言模型提供了有力工具，使得调教LLaMA类大模型变得更加容易和高效。
LoRA是一种前沿高效微调技术，通过分解权重矩阵降低计算成本，提高效率。其核心目标是增强大型语言模型在特定任务上的性能，同时保持模型的通用性和灵活性，实现跨任务和数据集的有效迁移学习。在处理多变语言任务时，LoRA展现较大优势，受到广泛关注。
高效微调技术QLoRA实战,基于LLaMA-65B微调仅需48G显存,真香
本文探讨了在不降低性能的前提下，利用高效微调技术QLoRA对LLaMA-65B模型进行量化为4 bit的微调实践。首先，简要回顾了QLoRA的技术原理，随后通过实际操作展示了如何在具体环境中进行模型微调。在进行环境搭建时，确保NVIDIA驱动、CUDA和Python等基础工具已安装。
GPU成本降低：QLoRA技术显著降低了GPU成本，EleutherAI/pythia12b模型推理只需12G，finetune也只需23G，单个3090卡即可完成训练。内存需求降低：QLoRA技术将650B参数训练的内存需求从780G降低至48G，与Sophia优化器结合，训练大模型变得更为可行。
整体来说，QLoRA技术显著降低了GPU成本，EleutherAI/pythia-12b模型推理只需12G，finetune也只需23G，单个3090卡即可完成训练。此外，新技术Sophia优化器被发现，它可以将模型训练速度提升2倍，特别适用于GPT、OPT、llama等大规模预训练模型，将成本降至100万美元以下。
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。微调数据：数据质量在微调过程中至关重要。使用高质量的指令回答对数据集，如timdettmers/openassistantguanaco，进行微调。
本文将介绍如何利用Docker和Alpaca LoRA技术对LLaMA 65B大模型进行Fine-Tune，即使在有限的资源条件下也能取得显著成果。首先，通过斯坦福大学团队的开源项目，他们借助4颗80GB显存的A100 GPU服务器，对7B模型进行了微调，并取得了优秀效果。
其关键在于，微调时仅需调整少量新增参数，而非重新更新整个模型参数，从而大幅降低计算和内存消耗。例如，对于一个65B参数量的模型，传统微调方式可能导致GPU显存消耗高达800GB，而采用PEFT技术，如在单张16GB的T4卡上对LLama 2的7B模型进行微调，便能显著减少资源消耗。
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