LoRA:由于使用了低秩矩阵,LoRA显著减少了需要微调的参数数量,这通常意味着更快的训练速度和更低的内存需求。 QLoRA:进一步通过量化减少了参数的大小,因此在相同的硬件上,QLoRA可能会提供更高的训练效率,尤其是在资源受限的环境中。 "参数量化"是指在机器学习和...
当使用自适应优化器时,LoRA使训练更有效,并将硬件进入障碍降低3倍,因为不需要计算梯度或维护大多数参数的优化器状态。相反,只优化注入的小得多的低秩矩阵。 简单的线性设计允许在部署时将可训练矩阵与冻结权重合并,与完全微调的模型相比,通过构造,不会引入推理延迟。 虽然论文的提议与训练目标无关,但将语言模型作为...
LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)是一种用于高效微调大型语言模型(例如 GPT、BERT 等)的技术。LoRA 通过引入低秩矩阵来替代或补充原有模型的权重变化,减少了训练时需要调整的参数量,从而降低了微调大型语言模型的计算资源需求。 LoRA 模型 LoRA模型,全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models...
洛卡(LoRA)是一种针对大型语言模型的低秩适应方法。它通过在预训练模型的基础上,注入可训练的低秩分解矩阵,从而大幅减少下游任务中的可训练参数数量。 ## 为什么 随着语言模型规模的不断扩大,如GPT-3等175B参数的模型,全参数微调变得不切实际。部署每个微调后的模型实例不仅成本高昂,而且存储和计算资源需求巨大。因此...
一文读懂「LoRA」:大型语言模型的低秩适应 原创 分类:人工智能 2025-02-10 45 Lenck 私信关注 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 前言 LoRA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, 语言模型, 低秩适应, 代码示例, 预训练 一、LoRA技术概述 1.1 LoRA技术简介 在当今快速发展的自然语言处理领域,预训练模型因其强大的通用性和高效性而备受关注。然而,如何在不破坏原有模型性能的基础上,进一步提升其对特定任务的适应能力,成为了研究者们面临的一大挑战。LoRA(Low-Rank Adaptation),作为一种创...
- QA-LoRA是一种用于对大型语言模型进行量化感知的低秩适应算法。 - QA-LoRA通过使用分组操作来平衡量化和适应的自由度。 - QA-LoRA将语言模型的权重量化为低位数,以减少时间和内存使用。 - QA-LoRA在细调后,将细调的语言模型和辅助权重自然地集成到一个量化模型中,而不会丢失准确性。 - QA-LoRA在LLaMA和LLa...
我们提出了低秩自适应(Low-Rank Adaptation),简称 LoRA,它将预训练模型权重冻结,并将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer架构的每一层中,大大减少了下游任务的可训练参数数量。与使用Adam进行微调的 GPT-3 175B 相比,LoRA 可以将可训练参数数量减少 10,000 倍,GPU 内存需求减少 3 倍。尽管 LoRA 的可训练参数...
Predibase的研究人员利用低秩适应 (LoRA) 技术对 310 个大型语言模型进行了微调,发现微调后的模型在特定任务上的表现显著提升,甚至可以超越GPT-4,证明了 LoRA 在提高模型效率和性能方面的巨大潜力。 论文介绍 自然语言处理(NLP) 领域在不断发展,大型语言模型 (LLM) 成为许多应用程序中不可或缺的一部分。推动对这...
由于权重和优化器状态的大小不断增加,大型语言模型(LLM)的训练面临着巨大的内存挑战。常见的内存缩减方法,如低秩适应(LoRA),是在每一层冻结的预训练权重中添加一个可训练的低秩矩阵,从而减少可训练参数和优化器状态。然而,这些方法在预训练和微调阶段的表现通常不如使用全秩权重(full-rank weights)进行的训练,因为它...