ref=blog.oxen.ai 5.2 LoRA 中的“Rank”指的是什么? 他们强调了一个事实,即过参数化(over-parameterized)模型(参数量远超训练数据量的模型)实际上具有相对简单的内在空间维度,并假设在模型适应或调整过程中,权重的变化具有“低内在秩(low instrinsic rank)” (译者注:即其权重调整过程可能并不需要在所有这些维度...
LoRA的全称是LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models,可以理解为stable diffusion(SD)模型的一种插件,和hyper-network,controlNet一样,都是在不修改SD模型的前提下,利用少量数据训练出一种画风/IP/人物,实现定制化需求,所需的训练资源比训练SD模要小很多,非常适合社区使用者和个人开发者。LoRA最初应用...
LoRA(Low-Rank Adaptation,低秩自适应)的名称来源于上文提到的小矩阵。有关该方法的更多信息,可以参阅下方博客或原论文。 相关博客链接:https://huggingface.co/blog/lora 论文链接 https://arxiv.org/abs/2106.09685 下图显示了两个较小的橙色矩阵,它们被保存为 LoRA 适配器的一部分。接下来,我们可以加载 LoRA ...
–lora_target q_proj,k_proj,v_proj,o_proj,gate_proj,up_proj,down_proj 8. Rank 如何选取? Rank的取值比较常见的是8,理论上说Rank在4-8之间效果最好,再高并没有效果提升。不过论文的实验是面向下游单一监督任务的,因此在指令微调上根据指令分布的广度,Rank选择还是需要在8以上的取值进行测试。 9. alpha...
这就是Lora这个词出处。这一概念是由著名人工智能研究员Edward J. Hu于2021年提出的。Lora完整名称是低秩自适应(Low-Rank Adaptation)。虽然这个名称比较复杂,但其核心概念却相对容易理解。 以GPT3为例,该模型拥有1750亿个参数。为了使大模型适应特定的业务场景,我们通常需要对其进行微调。如果对大模型进行全参数微调...
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models是微软研究人员为处理微调大型语言模型的问题而引入的一项新技术。具有数十亿参数的强大模型为了使其适应特定任务或领域而进行微调的成本高得令人望而却步。LoRA 提出冻结预训练模型权重并注入可训练层(秩分解矩阵)在每个变压器块中。这大大减少了可训练参数的数量和...
它和大模型之间的关系又是什么?我们具体来看。 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...
兄弟们,别听作者吹牛逼,AI这些论文什么水平,咱也都知道,就是有用就开吹,实际上这技术就是,咱们原本qkv这些个ffn参数太多了,不好调,他搞个旁路类似res块一样加到输出去,用矩阵乘法先降维到低空间,然后再升维到output的大小,这样参数量就由input*output的大小,降到input*低维+低维*output,低维的rank你当作超...
低秩适应 (LoRA) 是一种无需重新训练整个模型即可让大型机器学习模型适应特定用途的方法。 学习中心 什么是人工智能 (AI)? 什么是大型语言模型 (LLM)? 机器学习 词汇 学习目标 阅读本文后,您将能够: 定义“低秩适应”(LoRA) 简单介绍 LoRA 的工作原理 ...
LoRA 改变了什么 假设, 由于梯度与权重参数是一对一的, 因此 。如今, 既然认为 的本征秩很低,那么不妨对其做低秩分解: , 其中 , 并且 。 这个 就是所谓的 low rank,因为它远小于 和。 由此可知,经过低秩分解后, 这部分的参数量是远小于预训练权重 的。