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。
Lora (Low-Rank Adaptation): 出现时间:Lora是最近几年(大约2021年)出现的方法。 方法描述:Lora通过向预训练模型的每一层的权重矩阵中添加低秩矩阵来实现微调。这种方法旨在通过改变权重的一个小子集来调整模型的行为,而不是修改整个权重矩阵。 应用:Lora适用于那些需要在不显著增加计算负担的情况下微调大型模型的场景...
LoRA(Low-Rank Adaptation) 通过引⼊低秩矩阵分解,在减少计算资源和存储需求的同时,保持了预训练模型的初 始性能,稳定了微调过程,并降低了存储和部署成本。它特别适⽤于⼤规模模型的微调,在资源有限的环境中具有显 著的优势。 存储与计算效率:通过低秩适应(LoRA),可以显著减少所需存储的参数数量,并减少计算需求。
import paddle import paddle.nn.functional as F from paddlenlp.transformers import GPTForPretraining, GPTChineseTokenizer # 加载预训练模型和分词器 model = GPTForPretraining.from_pretrained('gpt-cpm-large-cn') tokenizer = GPTChineseTokenizer.from_pretrained('gpt-cpm-large-cn') # 构造数据集和数据加...
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解...
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利用对应下游任务的数据，...
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?
论文《 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》提出将权重变化 ΔW 分解为秩较低的表示。(LoRA 不会直接分解矩阵,而是通过反向传播来学习分解的矩阵)。 在仔细研究 LoRA 之前,我们先简要解释一下规则微调期间的训练程序。首先是权重变化 ΔW。假设 W 表示给定神经网络层中的权重矩阵。然后,使用常规...
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...
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...