形状为 input_dim x output_dimW_A=nn.Parameter(torch.empty(input_dim,rank))# LoRA权重AW_B=nn.Parameter(torch.empty(rank,output_dim))# LoRA权重B# 初始化LoRA权重nn.init.kaiming_uniform_(W_A,a=math.sqrt(5))nn.init.zeros_(W_B)defregular...
LoRA实现起来非常简单,注意在下面代码的第17行有一个参数alpha,它是一个缩放参数,通常是一个常数。通过设置alpha有助于在变化 Rank时减少重新调整超参数的需求。 input_dim = 768 # 例如,预训练模型的隐藏大小 output_dim = 768 # 例如,层的输出大小 rank = 8 # 低秩适应的等级'r' W = ... # 来自预...
如上图所示们对于某个线性层而言,左边是模型原有的参数,在训练过程中是冻结不变的,右边是lora方法增加的低秩分解矩阵。 在原始PLM旁边增加一个旁路,做一个降维再升维的操作,来模拟所谓的intrinsic rank。训练的时候固定PLM的参数,只训练降维矩阵A与升维矩阵B。而模型的输入输出维度不变,输出时将BA与PLM的参数叠加。
简介:LoRA,即低秩适应,是一种优化深度学习模型的方法,通过低秩分解来减少参数数量和降低GPU显存占用。这种方法对于大型语言模型等具有巨大参数量的模型尤其有效,能够显著提高训练效率和资源利用率。本文将介绍LoRA的基本原理、实现方法以及应用场景,并通过实例展示其效果。 千帆应用开发平台“智能体Pro”全新上线 限时免费体...
一、前言 先从最近大火的LoRA（《LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGEMODELS》）说起。该文章在ICLR2022中提出，说的是利用低秩适配（low-rankadaptation）的方法，可以在使用大模型适配下游任务时只需要训练少量的参数即可达到一个很好的效果。LoRA是怎么去微调适配下游任务的？流程很简单，LoRA利用对应下游...
另外对于适配器学习来说,它们一般会向网络层中插入一些可学习的模块,同时这也带来了推理时间的增加。我们这里介绍一个近期训练LLM普遍使用的PEFT算法:LoRA(Low Rank Adaptation)[1]名思义,LoRA的核心思想是基于低秩的适配器进行优化。 1. 背景知识 1.1 什么是秩?
先从最近大火的LoRA(《LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGEMODELS》)说起。 该文章在ICLR2022中提出,说的是利用低秩适配(low-rankadaptation)的方法,可以在使用大模型适配下游任务时只需要训练少量的参数即可达到一个很好的效果。 LoRA是怎么去微调适配下游任务的?
Stable Diffusion 是一个文本到图像的潜在扩散模型，而 LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一种参数高效的微调技术，用于减少大型模型的训练成本。要使用 LoRA 来训练 Stable Diffusion，你需要遵循以下步骤：准备数据：收集与你的训练目标相关的文本描述和对应的图像。确保数据集的质量和多样性，以便模型能够学习到丰富的...
为了克服这一挑战,LoRA(Low-Rank Adaptation)和QLoRA(Quantized LoRA)等高效微调技术应运而生。本文将深入探讨这两种技术的原理、优势及其在实际应用中的表现。 一、LoRA技术详解 1. 原理概述 LoRA是一种通过低秩矩阵分解来减少微调参数量的技术。在大语言模型中,参数矩阵通常包含数十亿到数千亿个参数。LoRA通过将...
先从最近大火的LoRA(《LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGEMODELS》)说起。 该文章在ICLR2022中提出,说的是利用低秩适配(low-rankadaptation)的方法,可以在使用大模型适配下游任务时只需要训练少量的参数即可达到一个很好的效果。 LoRA是怎么去微调适配下游任务的?