2 方法 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...
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...
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...
对于大型模型来说，重新训练所有模型参数的全微调变得不可行。比如GPT-3 175B，模型包含175B个参数吗，无论是微调训练和模型部署，都是不可能的事。所以Microsoft 提出了低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)，它冻结了预先训练好的模型权重，并将可训练的秩的分解矩阵注入到Transformer体系结构的每一层，从而大大...
Lora模型,全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models,是一种用于微调大型语言模型(尤其是Stable Diffusion等图像生成模型)的低秩适应技术。 一、定义与原理 Lora模型通过仅训练低秩矩阵,然后将这些参数注入到原始模型中,从而实现对模型的微调。这种方法减少了计算需求,使得训练资源比直接训练原...
Low Rank Adaptation（LoRA）是一种用于大型语言模型（LLMs）的参数高效微调（PEFT）方法，近年来得到了广泛的采用。LoRA通过在模型的冻结权重层旁增加少量的可训练低秩矩阵，显著减少了可训练参数的数量，同时几乎不增加推理时的计算负担。这种方法不仅节省了内存使用，还能在保持与全参数微调相当的性能的同时，实现更高...
LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS核心思路是对模型参数做低秩分解,仅训练分解后的参数,模型部署也需额外保存低秩参数,计算时加上低秩参数部分。 LoRA的提出在上述PEFT方法之后,来自微软的研究者认为,现有的Adapter Tuning和Prefix Tuning这两种方法均有缺点: ...
LoRA模型,全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models ,是一种用于微调大型语言模型的低秩适应技术。它最初应用于NLP 领域,特别是用于微调GPT-3 等模型。LoRA通过仅训练低秩矩阵,然后将这些参数注入到原始模型中,从而实现对模型的微调。这种方法不仅减少了计算需求,而且使得训练资源比直接训练原始模型要小得多,...