然而,参数量化也可能带来一些挑战,比如模型精度的下降,因为量化过程可能会导致信息的损失。因此,量化技术需要在模型效率和精度之间找到一个平衡点。 精度和模型性能 LoRA:保持浮点精度,通常能够提供与全模型微调相当或接近的性能,尤其是在参数较少且任务与原始预训练...
当适应特定任务时,Aghajanyan等人(2020)表明,预训练的语言模型具有较低的“内在维度”,尽管随机投影到较小的子空间,但仍然可以有效地学习。受此启发,论文假设权重的更新在适应期间也具有较低的“内在秩”。对于预训练的权重矩阵,通过 W_0 \in \mathbb{R}^{d \times k} 用低秩分解 W_0+\Delta W=W_0+B...
原始模型:咱们先有一个原始的大型语言模型,参数多得吓人。 参数矩阵分解:接下来,LoRA会对这个模型的参数矩阵进行低秩分解。简单来说,就是把一个大矩阵拆成几个小矩阵的乘积。 低秩适应:在这个基础上,我们可以选择保留那些对模型性能影响最大的部分,舍弃一些不太重要的细节。这样既能减少模型的参数量和计算复杂度,又...
随着我们对更大的模型进行预训练,重新训练所有模型参数的完全微调变得不太可行。以GPT-3 175B为例--部署独立的微调模型实例,每个都有175B的参数,成本过高。我们提出了低秩适应(Low-Rank Adaptation),即LoRA,它冻结了预训练的模型权重,并将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer架构的每一层,大大减少了下游任务的可...
现代的大型语言模型在大数据集上进行预训练后，展现了突现能力，并且在多种任务中表现优异，包括语言翻译、总结、编程和问答。然而，如果我们希望提升变换器在特定领域数据和专业任务上的能力，微调变换器是非常值得的。低秩适配（LoRA）是微调大型语言模型的一种非常有影响力的方法，它具有参数高效的特点。虽然还有其他...
简介:【机器学习】LoRA:大语言模型中低秩自适应分析 随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型已成为自然语言处理领域的明星技术。然而,这些模型通常拥有数以亿计的参数,使得在特定任务上进行微调变得既昂贵又耗时。为了克服这一挑战,研究者们提出了一种名为“低秩自适应”(Low-Rank Adaptation,简称LoRA)的参数高效调优...
LoRA作为一种高效、低成本的微调技术,为大型语言模型的定制化改造提供了有力支持。通过引入低秩矩阵分解的思想,LoRA能够在保持模型性能的同时显著降低计算成本和存储需求。随着人工智能技术的不断发展,LoRA有望在更多领域发挥重要作用。 参考资料 CSDN博客:一文读懂:LoRA实现大模型LLM微调 百家号:LLM微调技术LoRA图解 以上...
洛卡(LoRA)是一种针对大型语言模型的低秩适应方法。它通过在预训练模型的基础上,注入可训练的低秩分解矩阵,从而大幅减少下游任务中的可训练参数数量。 ## 为什么 随着语言模型规模的不断扩大,如GPT-3等175B参数的模型,全参数微调变得不切实际。部署每个微调后的模型实例不仅成本高昂,而且存储和计算资源需求巨大。因此...
本文介绍了大模型移植部署的新方法--LoRA,利用低秩矩阵减少模型适配的参数量。并且,通过简单的线性设计,我们可以在部署时将可训练矩阵与冻结权重合并,与完全微调模型相比,不会带来推理延迟。©️【深蓝AI】编译 自然语言处理的一个很重要模式为:利用通用领域数据训练大规模预...
LQ-LoRA是一种基于LoRA的变体,通过低秩量化矩阵分解实现对大型语言模型进行高效微调,特别适用于解决内存效率和数据适应性问题。 LQ-LoRA通过在适应过程中将权重矩阵分解为量化组件Q和低秩组件L1L2,结合整数线性规划技术,提高了LoRA的内存效率。该方法在调整后能够显著降低大型语言模型的内存需求,同时保持功能性。