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LoRA:大语言模型参数高效性微调方法
LoRA，即大语言模型的低秩适应，是一种针对大语言模型的参数微调方法。其主要目的是降低领域特定知识微调的成本和复杂性，同时保持与全模型微调相近的效果。工作原理：LoRA通过在预训练模型的基础上添加少量额外网络层，只训练这些新参数，而不是整个模型的参数。
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作为一种参数高效的微调方法，已经成为大语言模型微调的首选方法。它能够在不影响模型性能的情况下，大大提高训练的速度以及权重所占用的存储。通过分解待调整权重为两个低秩矩阵，LoRA降低了训练的复杂度和成本，使得大语言模型的微调变得更加高效和便捷。
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。
微调大模型不再难:LoRA方法带你轻松节省训练成本!
LoRA方法之所以能够在微调大模型中脱颖而出，主要得益于其节省算力资源的特性。具体来说，LoRA方法通过冻结预训练模型的全部参数权重，只在新增的网络层进行训练，从而大大降低了训练成本。这种微调方式不仅节省了资源，而且效果并不逊色于其他不能怎么冻结参数的微调方式。
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。
LoRA训练能力秒画支持用户上传图像，并结合商汤自研模型或第三方模型训练定制化LoRA模型。用户只需通过简单的拖拉拽操作，即可快速完成模型微调，从而打造出个人专属的生成式AI模型，实现个性化风格的创作。工具使用 灵感广场秒画中的“灵感广场”模块为用户提供了丰富的创作灵感。
适用场景：RTX 4090拥有24G显存，这对于7B（70亿参数）及以下的小模型全量微调来说绰绰有余。同时，它还能轻松应对十几B模型的量化Lora微调以及推理工作。性价比：由于其出色的性能和适中的费用 ，RTX 4090成为了很多炼丹师的首选。
【基本概念】SFT和Lora
LoRA，即低秩适应，是一种专门设计用于大型预训练语言模型的轻量化微调方法。其核心思想是减少训练参数的数量，而不是直接更新整个模型的权重。LoRA通过在每个线性层（如Transformer中的自注意力和前馈神经网络）引入额外的低秩矩阵来实现参数高效的微调。这种方法在内存和计算资源有限的情况下尤为有效。
LoRA是一种经典的SFT方法，通过在原始预训练模型的权重旁路中引入低秩矩阵，来调整模型对特定任务的学习，而不会影响到基础模型的参数。
LoRA LoRA（LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS）是一种经典的大模型SFT方法，其基于adapter的思想进行大模型情况下的adapter设计。LoRA的核心思想是通过外挂一些新增的参数，学习到SFT任务相关的知识，同时不影响到base模型的参数。
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（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型预训练模型（如大型语言模型LLMs）的高效微调技术。其核心思想是通过引入少量可训练的参数来调整预训练模型的行为，而无需重新训练整个模型，从而显著降低训练所需的计算资源和时间。
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微调原理 LoRA的工作原理受内在维度（Intrinsic Dimension）概念的启发，即预训练模型具有极小的内在维度，存在一个极低维度的参数，微调它和在全参数空间中微调能起到相同的效果。
QLoRAQLoRA进一步降低了微调需要的显存。它将模型本身用4bit加载，训练时把数值反量化到bf16后进行训练。由于LoRA可以锁定原模型参数不参与训练，只训练少量LoRA参数，因此QLoRA大大减少了训练所需的显存。LoRA+LoRA+通过为矩阵A和B引入不同的学习率，使LoRA适配器的训练更加高效。
大模型微调实战:LoRA与QLoRA如何选取 ,显存消耗与性能对比
虽然量化会引入一定的性能损失，但QLoRA在显存节省方面表现更为出色。显存消耗对比 LoRA：由于仅更新模型中的一小部分参数，LoRA在显存消耗上相对友好。这使得在显存资源有限的情况下，仍然可以进行有效的模型微调。QLoRA：通过量化技术，QLoRA进一步减少了显存消耗。相比LoRA，QLoRA可以节省约33%的显存。
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。
综上所述，LoRA、QLoRA、DPO 和 ORPO 在降低微调计算量、显存占用、优化模型输出质量等方面各有优势，且可以相互结合使用，以取得更好的效果。
综上所述，LoRA、QLoRA和DPO在大模型微调领域各有千秋。根据实际业务目标和资源限制，灵活选用或组合这些技术，能够实现更高效、更精准的大模型应用落地。
LORA+：通过为矩阵A和B设置不同的学习率提升微调速度。QLoRA：结合量化技术，在消费级显卡上实现高效微调。应用场景：多模态融合：在医疗领域，LoRA可将CT影像特征与病历文本结合，提升诊断准确率。实时推理优化：训练后的LoRA模块可与基座模型合并，生成轻量化模型，支持移动端部署。
而低性能的硬件则可能延长微调时间。总结 虽然QLoRA和LoRA都是高效微调技术，但具体的微调时间可能因上述多种因素而异。为了获取更准确的微调时间对比，建议进行具体的实验或查阅相关的研究论文。在实际应用中，可以根据具体的模型、数据集和硬件配置来选取 适合的微调技术，以达到最佳的微调效果。
【大模型微调】LoRA微调原理
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 LoRA的工作原理是在预训练模型的权重矩阵旁边添加两个较小的可调整矩阵A和B，而不更改原始权重矩阵W的参数。具体来说，如果原始参数矩阵W的大小为d×d，则矩阵A和B的大小分别为d×r和r×d，其中r远小于d（通常低于100），这个r称为秩。
〖肆〗、 LoRA微调原理 LoRA的工作原理受内在维度（Intrinsic Dimension）概念的启发，即预训练模型具有极小的内在维度，存在一个极低维度的参数，微调它和在全参数空间中微调能起到相同的效果。
〖伍〗、 LORA（Low-Rank Adaptation）低秩自适应是一种高效微调大语言模型（LLM）的技术，它通过在保持原始模型参数不变的情况下，添加一小部分可训练参数来实现。
〖陆〗、 这个案例充分展示了LoRA方法在微调大模型中的高效性和经济性。LoRA方法的基本原理 LoRA方法的基本原理是冻结预训练模型的全部参数权重，只在新增的网络层进行训练。这可以理解为在原始模型的基础上添加一些新的参数，并通过训练这些新参数来适应特定的任务需求。
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