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,因此非常适合在资源有限的环境中使用。 主流的微调方式 目前主流的低成本微调大模型方法包括2019年 Houlsby N...
常用的方法有奇异值分解(SVD)和特征值分解(Eigenvalue Decomposition)等。这样一分解,模型的参数量和计算复杂度就大大降低了。 具体步骤 📋 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...
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...
我们发布了一个包,方便将 LoRA 与 PyTorch 模型集成,并在https://github.com/microsoft/LoRA上提供了我们的实现和模型检查点,包括 RoBERTa、DeBERTa 和 GPT-2。 1 引言 在自然语言处理中,许多应用程序依赖于将一个大规模预训练的语言模型适应到多个下游应用中。通常情况下,这种适应是通过微调来实现的,即更新预训...
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作为一种参数高效调优方法,在大型语言模型领域展现出了巨大的潜力。通过仅训练低秩扰动到选定的权重矩阵,LoRA能够在保证模型性能的同时,显著降低计算和存储成本。虽然LoRA在某些任务上的性能略低于完全微调,但其在目标域之外任务上的性能保持能力更强,这使得LoRA成为一种理想的正则化形式。未来,随着技术的不断发展,...
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。虽然还有其他一些参数高效的微调方法（见下文的综述），但LoRA特别值得一提，因为它既优雅又非常通用，可以应用于其他类型的模型。虽然预训练模型的权重在预训练任务上是全秩的，但LoRA的作者指出，当预训练的大型语言模型适配到新...
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...
在自然语言处理领域,LoRA并不是唯一一种尝试通过低秩矩阵来优化预训练模型的方法。然而,它却以其独特的设计理念和高效的实现方式脱颖而出。与传统的微调方法相比,LoRA通过引入可训练的低秩矩阵,避免了直接修改预训练模型的权重,从而在保持模型稳定性的同时,增强了其对新任务的适应能力。相比之下,其他一些低秩适应技术...
在计算机领域,LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种针对大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的高效训练技术。它通过冻结大部分预训练权重,只更新一小部分参数来实现模型的快速适应特定任务。这种方法的核心理念是利用低秩分解来间接训练大模型,从而在保持模型性能的同时,显著减少训练时间和计算资源。在...