combined_weight = self.linear.weight + self.lora.alpha*lora.T return F.linear(x, combined_weight, self.linear.bias) 而DoRA(Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation)的主要思想是将预训练权重分解为幅度(magnitude)和方向(direction),并利用LoRA来微调方向矩阵 W′=mV+ΔV‖V+ΔV‖c=mW0+BA‖W0+BA‖...
从头开始编写 LoRA 用代码的方式表述一个 LoRA 层是这样的：其中，in_dim 是想要使用 LoRA 修改的层的输入维度，与此对应的 out_dim 是层的输出维度。代码中还添加了一个超参数即缩放因子 alpha，alpha 值越高意味着对模型行为的调整越大，值越低则相反。此外，本文使用随机分布中的较小值来初始化矩阵 A，并...
inner_dim,has_bias=False,lora_rank=lora_rank,lora_alpha=lora_alpha).to_float(dtype)self.to_k=LoRADense(context_dim,inner_dim,has_bias=False,lora_rank=lora_rank,lora_alpha=lora_alpha).to_float
Rank的选取:Rank的取值作者对比了1-64,效果上Rank在4-8之间最好,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。 alpha参数:alpha其实是个缩放参数,本质和learning rate相同,所以为了简化我默认让alpha=rank,只调整lr,这样...
alpha参数:alpha其实是个缩放参数,本质和learning rate相同,所以为了简化我默认让alpha=rank,只调整lr,这样可以简化超参 初始化:A和Linear层的权重相同Uniform初始化,B是zero初始化,这样最初的Lora权重为0。所以Lora参数是从头学起,并没有那么容易收敛。 Lora的优点很明显,低参数,适合小样本场景;可以拔插式的使用,...
LoRA技术详解—附实战代码 引言 随着大语言模型规模的不断扩大,如何高效地对这些模型进行微调成为了一个重要的技术挑战。Low-Rank Adaptation(LoRA)技术应运而生,它通过巧妙的低秩分解方法,显著减少了模型微调时需要训练的参数数量,同时保持了良好的性能表现。本文将深入介绍LoRA的原理,并通过详细的PyTorch代码实现来展示...
调整 LoRA rank 和选择合适的 α 值至关重要。提供一个小技巧，试试把 α 值设置成 rank 值的两倍。14GB RAM 的单个 GPU 能够在几个小时内高效地微调参数规模达 70 亿的大模型。对于静态数据集，想要让 LLM 强化成「全能选手」，在所有基线任务中都表现优异是不可能完成的。想要解决这个问题需要多样化的数据...
根据上述代码公式，alpha值越大，LoRA权重的影响就越大。在之前的实验中，使用了r=8和alpha=16，导致了2倍的扩展。在LLM中应用LoRA时，将alpha值设置为r的两倍是一个常见的经验法则，但我好奇这是否仍然适用于更大的r值。换句话说，“alpha = 2×rank” 似乎确实是一个合适的选择。然而，在这个特定的模型和...
根据上述代码公式,alpha值越大,LoRA权重的影响就越大。 在之前的实验中,使用了r=8和alpha=16,导致了2倍的扩展。在LLM中应用LoRA时,将alpha值设置为r的两倍是一个常见的经验法则,但我好奇这是否仍然适用于更大的r值。换句话说,“alpha = 2×rank” 似乎确实是一个合适的选择。然而,在这个特定的模型和数据集...