Lora Rank是微调过程中的一个参数,用于优化模型的排序功能。在很多任务中,排序是一个重要的问题。例如,在搜索引擎中,我们希望搜索结果能按照相关性进行排序,以提供最符合用户需求的结果。而Lora Rank就是为了解决这个排序问题而设计的。 Lora Rank是基于神经网络的排序模型。它通过学习数据集中的排序信息,来优化模型的...
设置 LoRA 层：在 Stable Diffusion 模型中，选择你想要应用 LoRA 的层。LoRA 通过在原始模型层中引入低秩分解来工作，因此你需要确定哪些层将进行这样的分解。初始化 LoRA 的权重矩阵。这些矩阵通常具有较小的秩，相比于原始层的权重矩阵，它们需要的参数要少得多。训练过程：将文本描述编码为嵌入向量，并与图像特征...
MoRA大模型微调:让LoRA的秩高高高 | 今天读到idea很有意思的一个LoRA改进版本MoRA,简记之为论文简读第45期:MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning链接 动机:LoRA的低秩限制了其记忆能力,设输入维数为d,输出维数为k,LoRA的秩为r,一共有r*(d+k)的参数,最高的秩应该是r' = sqrt(r...
🔥方法:如p1、p2,在多领域的数据合集上进行长时间预训练之后,在近期的数据上进行微调,微调时固定主干参数,只训LoRA模块,每个domain对应一个LoRA模块。这里的每个domain是电商APP中的某个场景,比如首页推荐或者购物车推荐。💻效果:线上AB结果如p3,阿里国际站CTR涨1.49%,CVR涨3.37%,付费用户涨2.71%。🤔P.S:...
动机(p1,p2):LoRA的权重可以分为多个子空间,作者发现简单地对半分后对两个子空间进行混合,就能取得明显的涨点(p3) 方法:MosLoRA将子空间混合进行到极致,设模型维数为d,LoRA的秩为r,原始版本的LoRA就是d x r 和r x d的两个变换,MosLoRA在中间加了个r x r的参数矩阵对各维度进行混合。由于r远小于d,增加...
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...