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[论文尝鲜]GLoRA-泛化LoRA搞peft
泛化LoRA（GLoRA）是2023年6月在arxiv上发表的一项研究，旨在提升通用的参数微调能力。该论文提出了一种新颖的框架，显著增强低秩自适应方法，适用于迁移学习、少样本学习和领域泛化任务。GLoRA的核心在于为权重和激活增加维度以适应新任务。
使用 PEFT 和 LoRa 技术微调 LLM 的指南 PromptTuning 原理：PromptTuning通过在输入中添加可学习的提示，引导模型生成符合期望的输出。这种方法不需要调整模型的所有参数，仅通过优化提示来表示新任务。 优势：提高了模型对新任务的适应性，同时减少了训练参数和计算成本。
总结来说，PEFT技术为大模型微调提供了高效且资源友好的解决方案，通过微调少量额外参数，实现了与全参数微调相当的性能。LoRA和QLoRA成为首选，而其他方法如Adapter和P-Tuning系列则根据特定任务和应用场景有所不同。这些方法的创新和优化，展现了AI技术在适应性和效率上的持续进步。
PEFT技术包括适配器（Adapters）、LoRA（低秩适应）等策略，旨在减少可训练参数数量，提高微调效率。适配器通过在现有架构上添加额外层并仅微调这些层来实现这一目标。LoRA策略则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。
论文链接：arxiv.org/abs/240172..MELoRA通过训练一组迷你LoRA来捕获迷你LoRA之间的多样性，从而促进更好的泛化能力。该方法冻结原始预训练权重，仅训练少量参数的迷你LoRA，实现对大规模语言模型的有效微调。
LoRA论文中使用alpha参数衡量delta矩阵，设置α=r并微调学习率即可获得近似结果。本文实现中忽略了这一细节，但它是许多LoRA库（如hugging Face的PEFT）的常见特性。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。
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m-LoRA:如何在单GPU上高效微调数十个大语言模型
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。
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。
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。
实践效果：LoRA技术在多个任务上显示出优于其他微调方法的性能，特别是在模型大小与计算效率之间找到了良好的平衡。通过在单个GPU上进行训练，LoRA能够实现高效微调，显著降低资源需求。LoRA与LLaMA：以Meta提出的LLaMA模型为例，LoRA技术可以有效应用于LLaMA，实现快速微调，同时保持模型的高性能和资源效率。
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。
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