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计算LORA系统采用扩频因子SF=7和SF=11时的频谱效率时多少?
〖壹〗、 SF=7时，LoRa系统的数据速率为4kbit/s，带宽为125kHz。因此，根据频谱效率的定义，可计算出SF=7时的频谱效率为：4kbit/s / 125kHz = 0.16bit/Hz SF=11时的频谱效率：SF=11时，LoRa系统的数据速率为1kbit/s，带宽为65kHz。
LoRA速成:看loss值调整超参数
在LoRA模型训练中，根据loss值调整超参数的速成指南如下：控制loss值范围：三次元LoRA模型：建议控制loss值在0.1~0.12之间。二次元模型：loss值的要求可适当放宽。loss值不收敛的处理：若loss值不收敛，可能由多个因素导致，需具体分析。
LoRA模型训练时，面对loss值=nan的情况，需要冷静分析，避免心态爆炸。一般建议训练三次元LoRA模型时，控制loss值在0.1~0.12之间。二次元模型的loss值可适当放宽要求。训练过程中的loss值不收敛现象，可能是由多个因素导致的。
简化超参数调整：通过分解权重矩阵和适当的缩放，LoRa简化了学习率等超参数的调整过程。应用场景：LoRa适用于各类需要微调预训练语言模型的应用场景，如对话系统、文本生成、信息抽取等。以微调ChatGLM6B为例，通过定制化数据集，LoRa可以改变模型关于特定身份的回答方式，展示了其在个性化回复生成方面的应用潜力。
调整训练脚本参数，如素材路径、分辨率等。选取 学习率策略，设置模型保存名称。运行脚本开始训练。模型测试与优化：选取 最优模型进行测试。使用评估脚本评估模型表现。通过实验调整参数，优化模型性能。
AIGC|FineTune工程之LoRa高效参数微调
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。
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。
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：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。Adapter：核心思想：一种轻量级替代全模型微调的策略，通过在预训练模型各层添加小型模块，只针对特定任务进行学习。
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。
寻找低维参数优化空间：低参数微调本质上是寻找特定领域的低维参数优化空间，学习隐层状态的增量，而不是像全参数微调那样影响整个层间输出的隐层状态。具体方法：LoRA：基于预训练语言模型的低秩假设，通过简单的加性形式修改attention层输出，采用proj down → nonlinear → proj up结构。
LoRA:大语言模型参数高效性微调方法
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 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。
〖肆〗、 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。
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