QLoRA 是 LoRA 的扩展。它是一种与 LoRA 类似的技术,但具有额外的优势:所需内存更少。 “QLoRA” 中的“Q”代表“量化”。在这种情况下,量化模型意味着将非常复杂、精确的参数(大量小数和大量内存)压缩成更小、更简洁的参数(较少的小数和较少的内存)。 它的目标是使用单个图形处理单元(GPU)的存储和内存对...
· LoRA/QLoRA:主要关注降低微调的计算量、显存占用以及保持模型在下游任务上的性能,和 RLHF、偏好优化等“训练目标”无关,属于参数高效微调的方法。 · DPO/ORPO:主要关注用人类偏好或奖励模型去约束/指导模型输出质量,属于训练目标或训练范式的改进,与是否使用 LoRA、QLoRA 并不冲突,可以结合到一起(比如 “用...
QLoRA是模型量化 (Quantilization) 与LoRA的结合,通过量化降低模型参数的精度 (4 bit) 来降低显存消耗。 QLoRA并不是将大模型量化成4 bit然后优化这些4 bit的参数,也不是加一个4 bit的LoRA。QLoRA的逻辑是,在加载时将大模型量化成4 bit,但在某一部分的计算时,将该部分的4 bit的参数反量化 (dequant) 成...
LoRA在自然语言处理任务中有广泛应用,如文本生成、机器翻译、情感分析等。通过LoRA微调,可以在保持模型性能的同时,显著降低计算成本。 二、QLoRA技术进阶 1. 原理创新 QLoRA是LoRA技术的进一步扩展,它通过引入量化技术来进一步减少内存使用和计算资源消耗。QLoRA通过冻结的4位量化预训练语言模型来传播梯度到低秩适配器(L...
在实际应用中,LoRA通过减少模型微调的计算需求和存储需求,使得在大规模模型上实现高效的微调成为可能。然而,由于使用了低精度权重,LoRA在模型的准确性上可能会受到一定的影响。 二、QLoRA:高精度权重与可学习低秩适配器的结合 为了进一步提高大语言模型的微调效果,研究人员提出了QLoRA(Quantized LoRA)方法。与LoRA不同...
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 动机 大模型的参数量都在100B级别,由于算力的吃紧,在这个基础上进行所有参数的微调变得不可能。LoRA正是在这个背景下提出的解决方案。 原理 虽然模型的参数众多,但其实模型主要依赖低秩维度的内容(low intrinsic dimension),由此引出低秩自适应方法lora,通过低秩分解...
在这个背景下,大模型微调技术应运而生,其中的LoRA与QLoRA更是备受瞩目。 LoRA,即Low-Rank Adaptation,是一种基于低秩逼近的微调方法。它的核心思想是在预训练模型的基础上,通过引入两个低秩矩阵A和B,模拟完全微调的过程,从而实现对模型权重的自适应调整。这种方法的好处在于,它可以在保持模型复杂性和表达能力的同时...
QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)方法是LoRA方法的扩展,引入了量化技术来进一步压缩模型参数。通过降低参数的精度,QLoRA方法可以在保持模型性能的同时,大幅减少存储和传输成本。 QLoRA方法的优势在于其极致的压缩效率和实用性。在资源受限的场景下,如边缘计算或移动设备应用,QLoRA方法可以发挥出巨大潜力。此外,随着量...
在我们开始调整LoRA超参数之前,我想探索QLoRA(Dettmers等人提出的流行的量化LoRA技术)在模型性能和内存节省之间的权衡。 我们可以通过在Lit-GPT中使用–quantize标志(这里使用4位正常浮点类型)来启用QLoRA,如下所示: 此外,我还尝试了4位浮点精度作为对照。以下是对训练时间和最大内存使用量...
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 动机 大模型的参数量都在100B级别,由于算力的吃紧,在这个基础上进行所有参数的微调变得不可能。LoRA正是在这个背景下提出的解决方案。 原理 虽然模型的参数众多,但其实模型主要依赖低秩维度的内容(low intrinsic dimension),由此引出低秩自适应方法lora,通过低秩分解...