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…
LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)作为大模型的微调框架十分实用,在LoRA出现以前本人都是通过手动修改参数、优化器或者层数来“炼丹”的,具有极大的盲目性,但是LoRA技术能够快速微调参数,如果LoRA微调后的效果不行,就可以转而修改优化器或模块了...
LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 背景 随着ChatGPT 的爆火,很多机构都开源了自己的大模型,比如清华的 ChatGLM-6B/ChatGLM-10B/ChatGLM-130B,HuggingFace 的BLOOM-176B。当然还有很多没有开源的,比如 OpenAI 的ChatGPT/GPT-4,百度的文心一言,谷歌的 PLAM-540B,华为的盘古大模型,阿里的通义...
ROBERTA BASE/LARGE RoBERTa(Liu等人,2019)优化了最初在BERT(Devlin等人,2019a)中提出的预训练配方,在没有引入更多可训练参数的情况下提升了后者的任务性能。虽然RoBERTa近年来在 NLP排行榜上被GLUE基准(Wang等人,2019)等更大的模型所超越,但在从业者中,它仍然是一个具有竞争力的、受欢迎的预训练模型,其规模也是...
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...
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，...
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...
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...
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models paper https://arxiv.org/abs/2106.09685 code https://github.com/microsoft/LoRA Abstract NLP范式是在通用数据上训练大规模模型,然后对下游任务进行适配 适配需要fine tuning模型所有参数,而且每个任务都需要微调,非常不灵活 ...
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...