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...
如今,LoRA(Low-Rank Adaptation)成为了一个特别重要的话题,无论是在大规模语言模型(LLM)还是稳定扩散模型(Stable diffusion model)等领域,它都扮演着至关重要的角色。在微调这些复杂模型时,LoRA已经成为不可或缺的工具。本文旨在为您提供一篇LoRA原文的解读,力求在保留原文所有信息的基础上,以最简明的方式呈现给您。
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? 那么什么是秩呢?矩阵的秩(rank)分为行秩和列秩,行秩指的是矩阵的线性无关的行的个数,列秩同理。因为一个矩阵的行秩和列秩总是相等的,因此它们...
一旦训练完成并达到满意的效果，你可以将训练好的 LoRA 层与原始 Stable Diffusion 模型结合使用，以生成新的图像。由于 LoRA 层的参数较少，因此它们可以轻松地与原始模型一起存储和部署。具体的实现细节可能因使用的框架和库而有所不同。在实现上述步骤时，你可能需要查阅相关的文档和教程，以确保正确地进行训练和...
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。
LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LAN GUAGE MODELS 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf 代码地址:https://github.com/microsoft/LoRA 摘要 自然语言处理的一个重要范式包括在一般领域数据上进行大规模的预训练 ,并适应特定的任务或领域。随着我们对更大的模型进行预训练,重新训练所有模型参数的完全...
Low-rank adaptation (LoRA) is a technique for quickly adapting machine learning models to new contexts. LoRA helps make huge and complicated machine learning models much more suited for specific uses. It works by adding lightweight pieces to the original model, as opposed to changing the entire...
LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)-- 一种大模型prompt-tuning调优方法 一、Pre-train + Fine-tuning范式 0x1:为什么要微调 对于数据集本身很小(几千张图片/几千段文本)的情况,从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的,因为越大的模型对数据量的要求越大,过拟合无法避免。这时候...
论文标题:LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 论文作者:Edward J. Hu, Yelong Shen, Phillip Wallis, Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li, Shean Wang, Lu Wang, Weizhu Chen 编译:匡吉 审核:Los 导读: 本文介绍了大模型移植部署的新方法--LoRA,利用低秩矩阵...
LoRA(Low-Rank Adaptation)就属于大型预训练语言模型的参数高效微调技术的一种。这种方法的核心思想是通过引入低秩矩阵来修改模型中的特定权重矩阵,从而使模型适应新的任务或数据集,而不必改变原始的预训练权重。 ![lora原理图](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4896be03c9884e7489c714b0ed7b8283.png#pic_cen...