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QLoRA:量化LLM的高效微调策略与实践
〖壹〗、 QLoRA通过4位量化技术，将LLM的内存需求显著降低，同时借助低秩适配器（LoRA）进行微调，保持了模型的精度和速度。其创新之处在于，即使在单个48GB GPU上，也能处理650亿参数的模型，并实现16位微调任务的性能。例如，Guanaco模型家族在Vicuna基准上表现优异，只需24小时的微调就接近了ChatGPT的93%水平。
〖贰〗、 全参调整：对整个模型的所有参数进行调整。部分冻结参数调整：冻结部分参数，仅对部分参数进行调整。LoRA：通过引入额外的低秩参数来提高模型对特定任务的适应性，降低了资源消耗。QLoRA：LoRA的量化版本，进一步减少了资源需求。
〖叁〗、 LoRA技术为高效微调大型语言模型提供了有力工具，通过减少参数量、降低计算成本，同时保持模型性能，使得LLM的定制和应用更加广泛和经济。随着LoRA等参数有效微调技术的不断发展，未来将有更多研究领域和行业受益于这一创新方法。
全面超越LoRA!英伟达提出DoRA:权重分解的低秩自适应
DoRA确实是一种在参数高效微调方面提出的新方法，旨在全面超越LoRA，通过权重量分解低秩自适应来提升模型在各种下游任务上的性能。以下是关于DoRA的详细解方法创新：DoRA在参数高效微调方法中引入了权重量分解的新思路，将预训练权重分解为大小和方向两个部分。
DoRA：一种在广泛使用的参数高效微调（PEFT）方法中，提出了权重量分解低秩自适应的新方法，对预训练的权重进行分解为大小和方向两个部分，以在各种下游任务上进行微调，如常识推理、视觉指令调整和图像/视频文本理解，显示在LLaMA、LLaVA和VL-BART方面优于LoRA。
为解决此问题，论文作者首先引入了权重分解分析，以此研究FT与LoRA之间的固有差异。随后，他们提出了一种名为Weight-Decomposed LowRank Adaptation (DoRA)的方法。DoRA将预训练权重分解为大小和方向两部分，用于微调，并特别采用LoRA进行方向更新以减少可训练参数数量。
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。
lora微调原理
〖壹〗、 LoRa 原理：LoRa是一种参数高效微调技术，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。它仅更新模型中的一部分参数，减少了计算量和存储需求。 优势：在保证微调效果的同时，大大降低了训练成本和时间。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 LoRA的关键原理在于假设模型在任务适配过程中的变化是低秩的，因此通过新增低秩矩阵作为可训练参数，仅在推理阶段将变化量应用到原模型，从而实现微调过程中的零延迟。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。
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