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大模型微调灾难性遗忘初探(一)
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 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。
〖肆〗、 灾难性遗忘的定义： 灾难性遗忘是指在训练大型语言模型时，当模型学习新任务或新知识时，可能会忘记之前学到的任务或知识，导致模型在之前任务上的性能大幅下降。 灾难性遗忘的影响： 灾难性遗忘对LLM的性能产生负面影响，特别是在需要模型保持对多个领域知识理解的应用场景中。
〖伍〗、 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。
〖陆〗、 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。
LLM微调-LoRA及其变种
LLM微调-LoRA及其变种 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型语言模型（LLM）的高效微调方法。与全参数微调相比，LoRA在冻结LLM本身参数的基础上，通过增加两个可学习的低秩矩阵（A和B）来实现对模型的微调，从而大大降低了显存需求和数据量要求，同时保持了较高的训练速度和稳定性。
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。因此，大模型微调技术旨在通过微调少量参数实现模型迁移，LoRA便是当前主流的微调技术之一。
(1) 论文信息论文《LORA： LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS》(2) 思路在Transformer架构的每一层中加入可训练的低秩分解矩阵，减少下游任务的参数量。(3) 结构在每一层self-attention中添加$\bigtriangleup W$参数，减少计算资源需求。
[论文尝鲜]GLoRA-泛化LoRA搞peft
〖壹〗、 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。它表现出强大的迁移学习、少样本学习和领域泛化能力，优于所有现有的PEFT方法。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 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。
〖肆〗、 参数说明：Dropout是一种减少过度拟合的技术，通过在训练过程中以一定的概率随机选取 要忽略的神经元来实现。默认值：0.01作用：通过引入dropout，可以增加模型的泛化能力，防止过拟合。 Lora bias偏差类型 参数说明：偏差可以是“无”、“全部”或“lora_only”。
大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA
通过实验发现，LoRA在只训练极少量参数的前提下，最终在性能上能和全量微调匹配，甚至在某些任务上优于全量微调。AdaLoRA背景 在NLP领域，对下游任务进行大型预训练语言模型的微调已成为一种重要做法。
LoRA的基本原理模型权重表示：在大模型中，模型权重通常被表示为一个大矩阵，例如一个1000×1000维的矩阵$W_0$。全量微调意味着要优化这个整个矩阵，使其适应下游任务的需求。然而，这涉及到数百万个参数的调整，复杂度极高。
LoRA是一种针对大型预训练模型的微调技术，全称为LowRank Adaptation。其核心特点与原理如下：核心理念：引入少量可训练参数来调整预训练模型的行为。无需重新训练整个模型，显著减少计算资源和时间需求。技术原理：在原始权重矩阵W旁边添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
探究Lora无线通信技术的原理与应用(实现长距离低功耗的物联网通信方案...
〖壹〗、 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无线通信技术的工作原理 Lora无线通信技术采用了一种称为“升扩”的调制方式，通过频率偏移实现数据的传输，并利用扩频码将数据解调出来。
〖贰〗、 智慧城市：LoRa通讯技术可用于智能停车、智能路灯、环境监测等多个方面，为城市管理者提供实时、准确的数据支持，助力智慧城市建设。 工业物联网：在工业生产中，LoRa通讯技术可以实现对生产设备的远程监控和故障预警，提高生产效率和设备可靠性。
〖叁〗、 通过对FLUTE通信协议的原理构架和应用进行深入分析，我们可以看到它在超长距离低功耗物联网通信中的巨大潜力。随着物联网的不断发展，FLUTE通信协议有望成为解决超长距离低功耗通信需求的重要技术。通过FLUTE通信协议，物联网设备可以实现远距离通信，同时具备低功耗和高可靠性的特点。
〖肆〗、 LoRa模块工作原理是通过发送和接收端的射频芯片实现。然后通过射频功率放大器发送出去、发送端将需要传输的数据进行调制，转换成低功耗的扩频信号。并送达给目标设备，接收端收到信号后，经过解调处理、还原成原始数据。
〖伍〗、 LoRa是物联网（IoT）领域中一种重要的无线通信技术，它以其远距离通信和低功耗特性而著称。以下是对LoRa无线通信技术的详细解析：LoRa无线技术概述 LoRa，即远距离无线电（Long Range Radio），是由Semtech公司创建的低功耗局域网无线标准。
〖陆〗、 低功耗：LoRa保持了像FSK调制相同的低功耗特性，适合电池供电的无线设备，延长了设备的使用寿命。强穿透性：LoRa信号具有较强的穿透性，能够穿透建筑物和其他障碍物，提高通信的可靠性。低成本：LoRa技术是低成本实现远距离通信的有效手段，降低了物联网应用的部署成本。
什么是LoRA?一篇文章给你讲清楚LoRA(低秩适应)
〖壹〗、 什么是LoRA（低秩适应）？LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）是一种模型的轻量微调方法，通过向模型的部分层添加可训练的低秩矩阵模块，实现模型在特定任务上的能力调整，同时保持原模型参数不变。通俗解释LoRA 可以被看作是一种给大模型“加外挂”的方法。
〖贰〗、 AI绘画LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）是一种用于微调稳定扩散模型的训练技术，也是基于此技术生成的模型文件。以下是关于它的详细介绍：工作原理：在保持预训练模型（如Stable Diffusion）大部分权重不变的情况下，仅在模型的每个Transformer块中引入可训练的低秩矩阵。
〖叁〗、 LoRA，全称Low-Rank Adaption（低秩自适应），是一种高效微调稳定扩散（Stable Diffusion，简称SD）模型的方法。在大模型或SD模型的训练中，时间和数据成本往往非常高昂。
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