AdaLoRA与相同秩的标准LoRA相比,两种方法总共有相同数量的参数,但这些参数的分布不同。在LoRA中,所有矩阵的秩都是相同的,而在AdaLoRA中,有的矩阵的秩高一些,有的矩阵的秩低一些,所以最终的参数总数是相同的。经过实验表明AdaLoRA比标准的LoRA方法产生更好的结果,这表明在模型的部分上有更好的可训练参数分布,这对...
AdaLoRA与相同秩的标准LoRA相比,两种方法总共有相同数量的参数,但这些参数的分布不同。在LoRA中,所有矩阵的秩都是相同的,而在AdaLoRA中,有的矩阵的秩高一些,有的矩阵的秩低一些,所以最终的参数总数是相同的。经过实验表明AdaLoRA比标准的LoRA方法产...
LoRA应用于方向更新:方向组件的更新通过LoRA方法实现,即使用两个低秩矩阵 ∈ ×和∈ × 的乘积来学习方向更新Δ ,其中 ≪min( , )。 更新后的权重表示: 微调后的权重:记为 ′,可以表示为 ′= ( +Δ ),或者等价地表示为: 其中 是LoRA方法中用于更新的低秩矩阵乘积。 DoRA的梯度计算: 观察DoRA如何通...
“对于LoRA观察到的这种限制,一个合理的解释可能是它对低秩更新的依赖。低秩更新矩阵 ∆W ,很难估计FFT中的全秩更新,尤其是在需要记忆特定领域知识的持续预训练等内存密集型任务中。 为了论证这个观点,研究人员研究了LoRA和FFT在通过微调记忆新知识方面的差异。为了避免利用 LLM 的原始知识,研究人员随机生成10K对通...
LoRA 层代码实现 DoRA 原理 DoRA 层代码实现 Example 1:在多层感知机上应用 LoRA 和 DoRA 1.1 配置&读取数据 1.2 多层感知器模型构建(不含LoRA和DoRA) 1.3 进一步构建基于LoRA和DoRA的多层感知器 1.4 用LoRA训练模型 1.5 用DoRA训练模型 1.6 补充——将 LinearWithLoRA 换为 LinearWithLoRAMerged;DoRA 类似。
DoRA 在各种大型语言模型 (LLM) 和视觉语言模型 (VLM) 任务中的表现始终优于 LoRA,例如 common-sense 推理 (+3.7/+1.0在 Llama 7B/13B 上,+2.9在 Llama 2 7B 上,和+4.4在 Llama 3 8B 上)、Multi-Turn (MT) 基准测试 (+0.4/+0.3在 Llama/Llama 2 7B 上),图像/视频文本理解 (+0.9/+1.9在 VL-...
LoRA可以说是针对特定任务高效训练大型语言模型的重大突破。它被广泛应用于许多应用中。在本文中,我们将解释LoRA本身的基本概念,然后介绍一些以不同的方式改进LoRA的功能的变体,包括LoRA+、VeRA、LoRA- fa、LoRA-drop、AdaLoRA、DoRA和Delta-LoRA。 Lora
英伟达最近发布了一种全新的微调方法,叫做DoRA(Directional and Magnitude-based Representation Adjustment),旨在改进预训练模型的微调过程。这个方法通过将模型权重分解为大小和方向两个部分,来实现更高效的调优。相比传统的微调方法,DoRA在多种任务上都展现了更优越的性能,甚至超过了现有的高效微调技术LoRA。🌟...
LoRA-drop算法允许只使用LoRA层的一个子集来训练模型。根据作者提出的证据表明,与训练所有的LoRA层相比,准确度只有微小的变化,但由于必须训练的参数数量较少,因此减少了计算时间。 AdaLoRA 有很多种方法可以决定哪些LoRA参数比其他参数更重要,AdaLoRA[6]就是其中一种,AdaLoRA的作者建议考虑将LoRA矩阵的奇异值作为其重...
DoRA首先将预训练的权重分解为其幅度和方向分量,然后对两者进行微调。考虑到方向分量在参数方面的巨大规模,利用 LoRA 进行方向自适应,以实现高效的微调,如图 1 所示。 具体来说,DoRA的权重分解分析的关键组成可分为以下几个部分: 「权重分解」:DoRA首先对预训练模型的权重进行分解,将每个权重矩阵分解为幅度(magnitude...