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大模型微调技术LoRA
〖壹〗、 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微调技术 介绍：LoRA是一种前沿高效微调技术，通过分解权重矩阵降低计算成本，提高效率。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 LoRA，全称为Low-Rank Adaptation，是一种针对大型预训练模型的微调技术。其核心理念是引入少量可训练参数调整预训练模型的行为，无需重新训练整个模型，显著减少了计算资源和时间需求。LoRA技术原理在于，为原始权重矩阵W添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
〖肆〗、 本文以LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models为例，介绍大模型微调技术。首先，我们了解大模型微调的背景和原理。由于大模型参数量巨大，如70B参数的模型，仅以FP16数据类型存储，weight数据就需要130GB显存。
〖伍〗、 LoRA是一种前沿高效微调技术，通过分解权重矩阵降低计算成本，提高效率。其核心目标是增强大型语言模型在特定任务上的性能，同时保持模型的通用性和灵活性，实现跨任务和数据集的有效迁移学习。在处理多变语言任务时，LoRA展现较大优势，受到广泛关注。
LoRA原理与实现
LoRA原理 LoRA定义：LoRA全称为LoRARank Adaptation Model，即大模型的“低秩适应”。它是一种用于大模型的“低秩适应”技术，由微软团队在2021年提出。低秩适应：低秩适应涉及对矩阵秩的调整以优化模型性能。通过低秩适应，模型可以更高效地处理数据，降低资源消耗，提高训练效率和灵活性。
LoRA，即低秩Adapter，主要应用于语言模型的优化和扩展。其核心思想是通过低秩矩阵的引入，实现对原始模型的高效调整，同时保持模型的计算效率和性能。LoRA的结构相对简单，易于理解。从Adapter的角度审视，LoRA相较于传统Adapter，具有显著特性。
LoRA，全称为LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS，是一种低秩Adapter结构，旨在提升大型语言模型的性能。其结构简洁，如下图所示。在Adapter领域，LoRA与传统Adapter相比，具有几个显著特点。首先，它强调了低秩特性，这对于提升模型效率和泛化能力具有重要意义。低秩特性体现在秩的概念上。
Lora无线通信技术是由Semtech公司开发的一种低功耗、长距离的无线通信技术，采用扩频调制方式实现高抗干扰性能，并且具备优秀的穿透能力和低功耗特性，适用于广域物联网应用。
LoRa无线技术原理： 原理概述：LoRa无线技术是一种基于扩频技术的远距离无线传输方案，采用线性调频扩频调制，在保持低功耗特性的同时显著增加了通信距离。 频段运行：LoRa技术在ISM频段运行，主要覆盖4386915 MHz等频段。 网络架构：LoRa网络由终端、网关、Server和云四部分组成，实现双向传输应用数据。
在消费级GPU调试LLM的三种方法:梯度检查点,LoRA和量化
在消费级GPU调试LLM的三种方法分别是梯度检查点、LoRA和量化，以下是这三种方法的详细介绍： 梯度检查点 技术原理：梯度检查点是一种动态计算技术，通过跟踪反向传播过程，仅保存关键层的梯度信息，减少内存占用。
梯度检查点是一种动态计算技术，允许在神经网络训练中仅保留所需层的计算，从而减少内存占用。通过跟踪反向传播过程，仅保存关键层的梯度信息，使得在内存使用上更加高效。设置合理的检查点数量（如O(sqrt(n))个，n为层数）有助于平衡计算时间和内存存储。
通过集成bitsandbytes库，用户可以方便地加载4位量化模型，例如将load_in_4bit=True传递给from_pretrained方法。此外，论文还探讨了不同量化变体的使用，以及如何根据需求调整计算数据类型以优化性能和内存效率。
深入了解LoRa无线通信模块的工作原理探索LoRa无线通信技术的关键优势...
深入了解LoRa无线通信模块工作原理 无线通信模块的需求日益增长，随着物联网技术的迅猛发展。在物联网应用中得到广泛应用，而LoRa无线通信模块以其优异的通信效率和范围。为读者解密其背后的技术原理，本文将深入探讨LoRa无线通信模块的工作原理。
Lora无线通信技术作为一种长距离低功耗的无线通信方案，已经在物联网领域得到了广泛应用。其特点与优势使得Lora无线通信技术成为连接物品和设备的重要手段，促进了智能城市、智慧农业等领域的发展。随着技术的不断演进和应用场景的扩大，Lora无线通信技术有望在未来发挥更重要的作用。
LoRa无线技术原理： 原理概述：LoRa无线技术是一种基于扩频技术的远距离无线传输方案，采用线性调频扩频调制，在保持低功耗特性的同时显著增加了通信距离。 频段运行：LoRa技术在ISM频段运行，主要覆盖4386915 MHz等频段。 网络架构：LoRa网络由终端、网关、Server和云四部分组成，实现双向传输应用数据。
LoRa技术的优势主要包括以下几点：远距离传输能力：LoRa技术在保持低功耗的同时，能实现远距离传输，传输距离相比传统无线方式能扩大35倍，达到数公里到数十公里。低功耗与低成本：LoRa技术的功耗低，有助于延长电池寿命，特别适合难以提供稳定电源或更换电池的设备。同时，其成本低廉，有助于减少整体部署成本。
当采用LPWAN技术之后，设计人员可做到两者都兼顾，最大程度地实现更长距离通信与更低功耗，同时还可节省额外的中继器成本。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。
第九课_LoRA原理和实践
LoRA定义：LoRA全称为LoRARank Adaptation Model，即大模型的“低秩适应”。它是一种用于大模型的“低秩适应”技术，由微软团队在2021年提出。低秩适应：低秩适应涉及对矩阵秩的调整以优化模型性能。通过低秩适应，模型可以更高效地处理数据，降低资源消耗，提高训练效率和灵活性。
LoRA，即低秩Adapter，主要应用于语言模型的优化和扩展。其核心思想是通过低秩矩阵的引入，实现对原始模型的高效调整，同时保持模型的计算效率和性能。LoRA的结构相对简单，易于理解。从Adapter的角度审视，LoRA相较于传统Adapter，具有显著特性。
LoRA的工作原理：论文《LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models》提出了将权重变化ΔW分解为秩较低的表示，而不是直接分解矩阵。这使得在微调过程中，模型能够更高效地适应新任务，同时保留原有知识。LoRA实战：使用LoRA技术微调LLM非常直接，可以视为对全连接层的前向传递进行修正。
在LoRA中，秩的运用主要体现在参数矩阵的简化上。例如，秩为1的矩阵仅由一个线性关系组成，而秩为2的矩阵则包含两个独立的线性关系。这种矩阵简化不仅降低了计算复杂度，而且有助于模型学习更紧凑、更高效的表示。LoRA的低秩特性来源于其设计的灵活性和效率考量。
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