LoRA,英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models,直译为大语言模型的低阶适应,是一种PEFT(参数高效性微调方法),这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术。当然除了LoRA,参数高效性微调方法中实现最简单的方法还是Prompt tuning,固定模型前馈层参数,仅仅更新部分embedding参数即可实现低成本微...
LoRA是一种以极低资源微调大模型的方法,其来自于论文LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models。 1. 大模型微调的困境 随着模型规模的不断扩大,模型会"涌现"出各种能力。特别是对大语言模型(LLM)来说,随着规模的扩大其在zero-shot、常识推理等能力上会有大幅度的提高。相比于规模较小的模型,大模型的...
预训练： 首先在一个大规模的数据集上训练一个深度学习模型，例如使用自监督学习或者无监督学习算法进行预训练；微调： 使用目标任务的训练集对预训练模型进行微调。通常，只有预训练模型中的一部分层被微调，例如只微调模型的最后几层或者某些中间层。在微调过程中，通过反向传播算法对模型进行优化，使得模型在目标任务...
LongLoRA在各种任务上都显示出了优异的结果，可以与不同大小的LLMs一起使用。它可以将用于训练的数据量从4k增加到100k，对于另一个模型，可以增加到32k，所有这些都在一台强大的计算机机器上完成。此外，它与其他现有技术兼容性很强，并不会改变原始模型设计架构。此外，为了让 LongLoRA 更加实用、高效，开发者还整...
🤖大语言模型的微调目标是,在尽可能少的参数更新和计算资源下,实现下游任务的最佳适应。📚预训练模型(原始模型)的参数矩阵为W,后训练后的模型参数矩阵为W_new,其中W_new可以表示为W + W_delta。如果使用Adam等优化器进行全量后训练,模型中间状态的存储成本会非常高。💡...
LoRA是一种通过数据增强提高语言模型鲁棒性的方法。首先,在大规模未标记的文本数据上对模型进行预训练,使模型能够学习通用的语言表示。然后,通过数据增强提高模型的性能。数据增强包括同义词替换、句子重排、语法扰动等操作。最后,在任务特定的标记数据上进行微调,使模型更能够理解和生成与任务相关的文本。三、Freeze...
💡 LoRA的核心思想是通过冻结预训练模型的权重,并将可训练的低秩分解矩阵注入到Transformer架构的每一层中,从而大大减少下游任务的可训练参数数量。具体而言,LoRA假设模型在适应过程中的权重变化具有较低的“内在秩”,即这些变化可以通过低秩矩阵来近似表示。
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。开源项目如...
好书推荐!《Building LLM Apps》构建大语言模型LLM应用!一次性讲清楚!(附文档) 大模型书籍统计员 376 48 LLM大模型爆火项目:LLaMA-Factory,零门槛零基础部署Llama3大模型,高效微调实战项目(附项目) 大模型书籍统计员 544 44 狂推!2024最精炼的大模型学习路线整理出来啦!手把手教你最高效的大模型学习方法,轻松...