今天给各位分享lora+技术细节的知识，其中也会对lora技术原理进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
从头开始实现LoRA以及一些实用技巧
〖壹〗、 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。实现包括替换模型中的注意力模块，以及冻结除LoRA参数和可训练参数（如归一化层）外的所有参数。基准测试与结果使用GLUE和SQuAD进行基准测试，评估LoRA注入后的性能。
〖贰〗、 LoRA模型训练：利用Kohyas GUI进行模型训练，包含安装修改后的GUI、数据收集与处理、模型训练设置和结果展示。应用示例：展示正向提示词、反向提示词使用，以及训练模型后的成品展示。总结：通过本文的学习，你将具备从零开始训练AI模型的能力，为个人创作添砖加瓦。关注LitGate游戏社区，获取更多AI创作灵感。
〖叁〗、 要将众多的lora包总结 得既高效又美观，可以采取以下三个实用技巧： 添加预览图片 操作方式：在存放lora的文件夹内，为每个lora包放入同名的png格式预览图片，建议尺寸为512*768像素。 图片来源：可以从civitai下载官方样例图，或者通过截图工具自行获取。
〖肆〗、 在进行LoRA模型训练之前，需要做好准备工作。这包括主题选取 、训练集收集、训练集修整、预处理与打标以及标注技巧。主题选取 ：训练主题多样，如脸部、服装风格、身体姿态、怪物物种或画风。
〖伍〗、 在每个文件夹内存放相应的lora包和预览图片，保持整洁有序。为lora包排序，比如在名称前加上数字前缀，如1，2，3等，常用包则排在前面，便于快速查找。最后一个技巧是借助civitai helper插件。此插件能帮助自动下载预览图片，简化管理流程。安装并启用civitai helper插件。
〖陆〗、 选取 您想要使用的LyCORIS文件，系统将自动在提示词区域添加相应的语句。 最后，您就可以根据需求调整参数，以获得理想的效果。通过以上步骤，您将学会如何使用LyCORIS。此插件的使用方法与Lora类似，只需在prompt区域输入触发词即可。调整参数以控制权重，您将能更好地掌握LyCORIS的使用技巧。
大模型微调灾难性遗忘初探(一)
大模型微调灾难性遗忘初探的答案如下：灾难性遗忘现象 定义：灾难性遗忘指的是在模型学习新任务后，会丧失原有知识，限制了模型的扩展性和通用性。影响：在大型语言模型微调过程中，灾难性遗忘是一个重要问题，它会导致模型在处理新任务时忘记之前学到的知识。
LoRA作为高效微调方法，其性能和对灾难性遗忘的影响值得深入探讨。实验细节 实验采用基于开源DeepSpeedExamples存储库中DeepSpeed-Chat的SFT微调代码进行，针对三个A100 GPU环境，每台设备批量大小为16，学习率为9e-6，序列长度为512。实验聚焦于评估LoRA在大型语言模型微调过程中的表现。
以下介绍一种解决方案——Llama-Pro方法，通过在原始模型中进行Transformer块扩展来有效注入模型知识，同时最大程度地避免灾难性遗忘。块扩展方法涉及在原始模型中的每个Transformer块或某几个块后添加一个Transformer块。为保持模型输出不变，添加的块必须为恒等块，即输入输出相同。
本文主要探讨了LLM（大型语言模型）在持续微调过程中面临的灾难性遗忘问题，特别是针对通用知识的遗忘。研究通过一系列实验，评估了大模型在微调任务序列中的表现，包括STEM、Human、Social和Other四个领域的知识保持。
大型语言模型（LLMs）在持续学习过程中，遇到了一个关键挑战，即灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）。这项研究通过实验详细探讨了这一问题，特别是当模型在一系列微调任务中不断适应新知识时，对原有通用知识的影响。
Lora验证及探索
LoRa技术是低功耗广域网领域中一种热门技术，北京研究院基于新址的便利环境，对几种典型场景进行了测试验证，为实施物联网相关试点及部署提供借鉴 。针对物联网不同的应用场景，我们利用北京研究院周边的真实环境，有针对性的设计了三组测试场景进行了验证。此类环境相互通信的双方中间没有阻挡，或基本可视。
注意：我们将对所有线性层应用 LoRA 替换，遵循 QLoRA 方案，以增加可训练参数并提升表示能力。1 LoRA 线性层定义 实现 LoRA 替换，我们首先定义一个类 LoraLinear，用于替换线性层。类中包括参数 alpha 和 r，分别控制缩放因子和低秩矩阵的秩。添加 test_mode 字段用于验证。
方便不同设备之间的通信，LoRa无线通信模块采用了LoRaWAN通信协议，为物联网应用提供了标准化和互操作的解决方案。部署与管理 可以通过专业的平台进行远程配置和监控、LoRa无线通信模块的部署和管理相对简单、提高了系统的可维护性和可扩展性。
研究LoRA微调方法在实践中是否出现灾难性遗忘，深入分析超参数对性能的影响，借鉴SEBASTIAN RASCHKA博士的博客思想进行大量实验，探索不同超参数配置。实验设置 使用Alpaca数据集对LLaMA-2-7b模型进行指令微调，数据集包含52，000条指令及示例。
探索未来无线通信的新里程——LoRa技术详解 LoRa，这个看似低调的字母组合，实则隐藏着强大的无线通信技术力量。它是一种基于物理层的无线调制技术，属于CCS（线性调制扩频技术）家族，工作频段悄然落在Sub-1GHz的宁静地带。
初次探索训练LoRA模型的体验，通过周末的不懈尝试与调整，成功在LiblibAI上首发了处女作。本篇文章聚焦于LoRA训练的思路与步骤，以及解决过程中遇到的问题与复盘。旨在为新手提供启发与帮助。
比较nbiot和lora技术各自的优缺点
对终端节点来说，LoRa相比NB－IOT更加简单，更容易开发，NB－IOT的协议和调制机制比较复杂，需要更复杂的电路设计和更多的花费，同时NB－IOT采用授权频段，通信需要收取一定的费用。
NBIoT：低功耗：电池寿命长达10年，适合长期运行的物联网设备。强覆盖能力：支持大量连接，适用于远程抄表、货运监控等广域覆盖场景。成本低廉：模块成本低，信号稳定，适合在密集区域部署。Lora：多终端连接：支持多个终端与单一网关的连接结构，适合大规模、分散的监测设备。
NBIoT：由于速度需求高，可能消耗更多电力，设备成本也相对较高。LoRa：低功耗和低成本使其适合长寿命无源设备和能源受限的环境。安全可靠：NBIoT：具有较高的安全性和可靠性，适用于需要稳定连接的城市和建筑应用。
设备成本：LoRa模块费用 相对较低，且随着技术成熟度提高，费用 有望进一步降低。 应用灵活性：适用于智慧农业、智能建筑、物流追踪等需要低功耗、低成本传感器的场景。NBIoT的优势： 频段与服务质量：使用授权频段，能提供较高的服务质量，适合需要确保QoS的应用场景。
NBIoT：适合对电池寿命有高要求的场景，能提供稳定的服务质量。LoRa：其异步特性允许节点灵活调整睡眠模式，但在服务质量上可能不如NBIoT，更适合低成本大批量连接的应用。设备成本：NBIoT：升级现有4G LTE基站的成本较高。LoRa：模块开发简单，兼容性好，且市场上的模块费用 相对较低。
首先，LoRa工作在无执照频段，无需额外付费，而NB-IoT基于蜂窝通信授权，涉及收费。500MHz至1GHz的频段利于长距离通信，LoRa在此方面有优势。在电池寿命上，LoRa的异步特性允许节点灵活调整睡眠模式，但无法与NB-IoT提供相同的服务质量。
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