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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。
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。
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。
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。
S-LoRA:一个GPU运行数千大模型成为可能
S-LoRA旨在为大量LoRA适配程序提供可扩展服务，通过将所有适配程序存储在主内存中，并将当前运行查询所使用的适配程序取到GPU内存中，实现这一目标。此外，S-LoRA提出了「统一分页」（Unified Paging）技术，使用统一内存池来管理不同等级的动态适配器权重和不同序列长度的KV缓存张量。
LoRA简介：PEFT技术，原始模型增加一个适配器部分，参数量远小于原始权重。SFT过程中，仅更新适配器，计算量和显存需求显著降低。然而，LoRA模型效果通常不如原始模型。S-LoRA设计：解决单机部署数千同源LoRA适配器问题，采用分离基模型权重和适配器部署方式。
手写LoRA实现本文在PyTorch中实现LoRA，遵循原始论文，但简化代码以提高可读性。使用RoBERTa模型，通过创建新类`LoraRobertaSelfAttention`，初始化LoRA矩阵。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。
LoRa升级!可支持卫星通信,将解锁哪些新应用?
面对多径效应和多普勒频移这样的技术挑战，LoRa展现出非凡的适应性。在高楼和高速移动的环境中，LoRa脉冲的频移影响相对轻微，确保了信号的稳定性和准确性。LoRa技术的这些特性，无疑为无线通信领域开辟了新的可能，将深远影响着物联网、智能家居、智慧城市等领域的应用。
远距离传输特性使LoRa在卫星物联网中应用广泛，其硬件设备使用Semtech标准芯片搭建，与传统地面应用的芯片相同，卫星应用中同样使用相同的天线和功率，确保超远的工作距离。LoRa的抗干扰能力极强，在噪声之下20dB仍可通信，而FSK则需在噪声8dB以上才能保证解调。
LoRa（Long Range）扩频技术 通过LoRa（Long Range）扩频技术，vivo X200系列能够在无网络覆盖的情况下，实现免费且高效的“无成本通信”。
Z-Wave Z-Wave无线组网规范于2004年由丹麦芯片和软件开发商Zensys牵头提出，其应用由Z-Wave联盟推动。Z-Wave的工作频率在美国为9042MHz，在欧洲为8642MHz，采用无线mesh网络技术，因此任何节点都可以直接或间接地与通信范围内的其他邻居节点进行通信。
GPS模块：GPS模块是一种用于全球定位系统的无线通信模块。它能够接收卫星信号并计算出设备的位置信息，适用于导航、车辆追踪、航空、军事等领域。GPS模块具有高精度、可靠性强的优点。LoRa模块：LoRa模块是一种用于远距离通信的无线通信模块。
常见的包括Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、NFC、2G/3G/4G/5G移动通信以及卫星通信等。其中，Wi-Fi主要用于局域网通信，提供高速的数据传输，支持电脑、手机等设备之间的快速连接。蓝牙则适用于短距离无线通信，如耳机、音箱等，使得音频传输更加便捷。
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。
〖肆〗、 张量并行策略为批量LoRA推断设计，支持大型Transformer模型的多GPU推断。评估结果表明，S-LoRA在单个或多个GPU上为数千个LoRA适配器提供服务，开销很小。
〖伍〗、 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。
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