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 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 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...
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...
得益于其独特的技术原理,LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models,大型语言模型的低秩适配)模型能够帮助用户通过自己的数据训练出符合特定需求的模型,其中的关键环节包括: 01 低秩矩阵分解 LoRA 通过将模型的权重矩阵分解为低秩矩阵来实...
因此,虽然预训练模型的权重在预训练任务中具有完整秩,但LoRA的作者指出,当预训练的大型语言模型适应新任务时,其固有维度很低,这是根据Aghajanyan等人的研究(2020)得出的。(换句话说:实际微调后的权重其实对比原始模型,能用到的权重其实很少) 低秩维度意味着数据可以通过较低维度的空间有效表示或近似,同时保留其大部...
因此,虽然预训练模型的权重在预训练任务中具有完整秩,但LoRA的作者指出,当预训练的大型语言模型适应新任务时,其固有维度很低,这是根据Aghajanyan等人的研究(2020)得出的。(换句话说:实际微调后的权重其实对比原始模型,能用到的权重其实很少) 低秩维度意味着数据可以通过较低维度的空间有效表示或近似,同时保留其大部...