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...
- 递归变换器:重复使用多层 - 放松递归变换器(LoRA):添加低秩调整模块 - 连续深度分批处理:加快处理速度 详细内容请见下文。 1. 递归变换器:通过重复使用相同的层,而不是增加新的独特层,研究人员从现有模型开始,仔细调整以尽量减少性能损失。 2. 初始化递归变换器的技术: • 分步:选择原始模型中的关键层作为...
由于权重和优化器状态的大小不断增加,大型语言模型(LLM)的训练面临着巨大的内存挑战。常见的内存缩减方法,如低秩适应(LoRA),是在每一层冻结的预训练权重中添加一个可训练的低秩矩阵,从而减少可训练参数和优化器状态。然而,这些方法在预训练和微调阶段的表现通常不如使用全秩权重(full-rank weights)进行的训练,因为它...