比如GPT-3 175B，模型包含175B个参数吗，无论是微调训练和模型部署，都是不可能的事。所以Microsoft 提出了低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)，它冻结了预先训练好的模型权重，并将可训练的秩的分解矩阵注入到Transformer体系结构的每一层，从而大大减少了下游任务的可训练参数数量。LoRA 对于预训练的权重矩阵W...
LoRA,即低秩适应(Low-Rank Adaptation),是一种高效的参数微调技术。它通过向模型中添加少量可训练参数,同时保持原始模型参数不变,实现了对LLM的快速定制化。LoRA的核心在于其将权重矩阵分解为两个较小的矩阵,从而以更少的参数近似完全监督微调。 在使用LoRA技术的时候有很多技巧,需要大量的实战才能获取。Sebastian Rasch...
我们提出了低秩自适应(Low-Rank Adaptation),简称 LoRA,它将预训练模型权重冻结,并将可训练的秩分解矩阵注入到 Transformer 架构的每一层中,大大减少了下游任务的可训练参数数量。与使用 Adam 进行微调的 GPT-3 175B 相比,LoRA 可以将可训练参数数量减少 10,000 倍,GPU 内存需求减少 3 倍。尽管 LoRA 的可训练...
pythonimport torchfrom loralib import LoRA# 假设 pretrained_model 是一个预训练好的大型语言模型pretrained_model = ...# 选择一个权重矩阵进行LoRA调优weight_matrix = pretrained_model.some_layer.weight# 初始化LoRA模块lora_module = LoRA(weight_matrix, rank=8, lr=1e-3)# 将LoRA模块添加到模型中pretr...
简介:LoRA,即低秩适应,是一种优化深度学习模型的方法,通过低秩分解来减少参数数量和降低GPU显存占用。这种方法对于大型语言模型等具有巨大参数量的模型尤其有效,能够显著提高训练效率和资源利用率。本文将介绍LoRA的基本原理、实现方法以及应用场景,并通过实例展示其效果。
论文标题:LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 论文作者:Edward J. Hu, Yelong Shen, Phillip Wallis, Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li, Shean Wang, Lu Wang, Weizhu Chen 编译:匡吉 审核:Los 导读: 本文介绍了大模型移植部署的新方法--LoRA,利用低秩矩阵...
低秩自适应 (LoRA) 是一种让机器学习模型快速适应新环境的技术。LoRA 有助于使庞大而复杂的机器学习模型更适合特定用途。它的工作原理是向原始模型添加轻量级部分,而不是更改整个模型。LoRA 可帮助开发人员快速扩展他们构建的机器学习模型的用例。 大型且复杂的机器学习模型(例如用于 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM)的...
LoRA的英文全称是Low-Rank Adaptation,中文翻译为“低秩自适应”,是一类旨在通过用低维结构近似大型模型的高维结构来降低其复杂性的技术。在语言模型的上下文中,这意味着创建一个更小、更易于管理的原始模型表示,它仍然可以很好地执行特定的任务或领域。 低秩适应背后的思想是,对于许多任务,大型模型的高维结构可能包含冗...
Last week, researchers proposedDoRA: Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation, a new alternative to LoRA, which may outperform LoRA by a large margin. 上周,研究人员提出了 DoRA:权重分解低阶自适应,这是 LoRA 的新替代方案,其性能可能会大幅优于 LoRA。
目前参数高效微调方法主要分为:适配器(adapter)、提示词工程(prompt)和低秩参数高效微调(low-rank adaptation,lora)。图2比较了三种方式在预训练模型中的位置。 11、适配器具有轻量化结构,被串行插入模型网络中。基于适配器的微调在许多自然语言任务中被证明是一种参数高效的方案。适配器被引入到日志异常检测中。