LoRA:由于使用了低秩矩阵,LoRA显著减少了需要微调的参数数量,这通常意味着更快的训练速度和更低的内存需求。 QLoRA:进一步通过量化减少了参数的大小,因此在相同的硬件上,QLoRA可能会提供更高的训练效率,尤其是在资源受限的环境中。 "参数量化"是指在机器学习和...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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:大模型的低秩自适应微调模型 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...