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...
接下来,定义 LinearWithLoRA 层以及 LinearWithLoRAMerged 层,用 linear+lora_layer 替换神经网络中现有的线性(前馈)层: 将神经网络中现有的线性层替换为结合了原始线性层和 LoRALayer 的 LinearWithLoRA 层 # 在代码中,当通过修改现有的 PyTorch 模型来实现 LoRA 时,实现这种线性层的 LoRA 修改的一个简单方法是...
1.LoRA 在学习完“神经网络与矩阵”的时候,读者都可以知道神经网络都可以用矩阵来表示。LoRA 假设微调期间的权重更新可以很好地近似于低秩矩阵。LoRA不会更新全权重矩阵W,而是将更新分解为两个较小的矩阵A和B。 上图左侧为原始论文的配图,右图为另外的视角。举个例子,若原始权重W为d*k的格式,那么一共存在4096(...
NVIDIA 中国台湾研究院与NVIDIA 学习和感知研究小组共同开发了权重-分解低阶适应 (DoRA),可作为 LoRA 的默认替代方案。DoRA 既能提高 LoRA 的学习能力,又能提高稳定性,且不会产生任何额外的推理开销。 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 (...
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...
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