2.1 低秩参数化更新矩阵 神经网络包含许多执行矩阵乘法的密集层。这些层中的权重矩阵通常具有全秩。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...
LoRA是一种针对大型语言模型的参数高效调优策略,其核心理念是通过只训练选定权重矩阵的低秩扰动来节省内存和计算资源。在传统的完全微调方法中,模型的所有参数都需要进行更新,这不仅需要巨大的计算资源,还可能导致模型在微调过程中“遗忘”之前学到的知识。而LoRA则通过引入一个低秩矩阵,仅对这部分矩阵进行训练,从而实现...
本节主要描述LoRA的设计和它实际影响,虽然本文我们只要关注Transformer语言模型中的权重,但是LoRA的原理可以适用于任何深度学习模型的稠密层。 ■5.1 低秩参数化更新矩阵 一个神经网络包含很多稠密层,它们主要进行矩阵相乘操作,而这些网络层中的矩阵往往是满秩。当把这些网络适配到...
LoRA是一种针对大型语言模型的参数高效调优策略,其核心理念是通过只训练选定权重矩阵的低秩扰动来节省内存和计算资源。在传统的完全微调方法中,模型的所有参数都需要进行更新,这不仅需要巨大的计算资源,还可能导致模型在微调过程中“遗忘”之前学到的知识。而LoRA则通过引入一个低秩矩阵,仅对这部分矩阵进行训练,从而实现...
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...
LoRA是一种针对大型语言模型的参数高效调优策略,其核心理念是通过只训练选定权重矩阵的低秩扰动来节省内存和计算资源。在传统的完全微调方法中,模型的所有参数都需要进行更新,这不仅需要巨大的计算资源,还可能导致模型在微调过程中“遗忘”之前学到的知识。而LoRA则通过引入一个低秩矩阵,仅对这部分矩阵进行训练,从而实现...
通过对模型中的参数进行低秩更新,来实现对大型预训练语言模型的高效适配。 这种方法可以保持或甚至提高模型针对特定任务的能力。 LoRA : 引入额外的、可训练的低秩矩阵 LoRA通过在模型的自注意力和前馈网络层中引入额外的、可训练的低秩矩阵,以此来调整模型的权重。这些低秩矩阵与原始权重相乘,生成对原始权重的更新。这...
LoRA的核心思想是将全连接层分解为两个低秩矩阵的乘积。在训练过程中,这两个矩阵分别对应于输入特征和输出标签的线性变换。这种方法大大降低了模型的计算复杂度,同时也提高了模型的灵活性。为了对LLM进行微调,LoRA采用了一种类似于知识蒸馏的策略。它首先使用一个预训练的LLM来生成伪标签,然后使用这些伪标签来微调...
lora模型的意思:大型语言模型的低秩适应是微软研究员提出的一种新颖技术,旨在解决微调大型语言模型的问题。 LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models,大型语言模型的低秩适应)是微软研究员提出的一种新颖技术,旨在解决微调大型语言模困颂型的问题。具有数十亿参数的强大模型,如GPT-3,要对其进行微调以适应特定...
LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)是一种用于高效微调大型语言模型(例如 GPT、BERT 等)的技术。LoRA 通过引入低秩矩阵来替代或补充原有模型的权重变化,减少了训练时需要调整的参数量,从而降低了微调大型语言模型的计算资源需求。 LoRA 模型 ...