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LORA系列大模型微调方法
〖壹〗、 在使用peft库进行LoRA微调时，lora_alpha参数在LoraConfig中设置，其作用是控制LORA部分的输出与主干网络输出的权重。实际计算中，lora部分的计算结果与主干网络的输出相加时，会乘以一个系数alpha，即公式(2)和(3)中的α。
〖贰〗、 LoRA、Prompt Tuning、PTuning、Adapter、Prefix等大模型微调方法的辨析如下： LoRA： 核心思想：通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型。 优点：减少了计算负担，同时保持了模型的原有性能。这种方法使得模型在适应新任务时更加高效。
〖叁〗、 大模型微调方法的通俗解读如下： 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。
〖肆〗、 使用LoRA技术对LLaMA 65B大模型进行微调及推理的步骤如下：微调步骤： 准备数据和环境： 准备关键数据集，如alpaca_data.json，用于训练。 将原始LLaMA 65B模型转换为HF格式，并复制tokenizer内容到目标模型目录中。
〖伍〗、 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速成:看loss值调整超参数
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 训练过程中，监控loss和学习率等关键指标随epoch的变化。确保训练状态正常，及时调整学习率或其他超参数。管理模型权重：在训练过程中，管理好adapter_config.json、adapter_model.bin等权重文件。保存不同阶段的checkpoint文件，以便后续分析和使用。
大模型炼丹术:参数高效微调peft有哪些好用的方法和进展?
实验效果：在LightLLM基础上搭建，显示扩展到几百个适配器时，吞吐量和延迟变化不大。根据结果，S-LoRA可服务2000个适配器，保持较高吞吐量。总结：通过微调与部署范式，实现高效同源底座模型LoRA适配器服务。新方法通过创新批处理、内存管理和模型并行，达到预期目标。
如何通俗地解释LoRa技术
〖壹〗、 LoRa技术，以其卓越的远距离通信能力和低功耗特性，在水表和电表等物联网应用中展现出了独特魅力。特别是Class A和Class C两种工作模式，它们各有特点，满足了不同场景的需求。Class A模式/，如Rx1和Rx2，采用双向通信设计。
〖贰〗、 Lora：LoRa是LPWAN通信技术中的一种，是美国Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案。这一方案改变了以往关于传输距离与功耗的折衷考虑方式，为用户提供一种简单的能实现远距离、长电池寿命、大容量的系统，进而扩展传感网络。近来 ，LoRa主要在全球免费频段运行，包括4386915MHz等。
〖叁〗、 从参数规模的角度，大模型的微调分成两条技术路线：一条是对全量的参数，进行全量的训练，这条路径叫全量微调FFT(Full Fine Tuning)。一条是只对部分的参数进行训练，这条路径叫PEFT(Parameter-Efficient Fine Tuning)。
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