然而,参数量化也可能带来一些挑战,比如模型精度的下降,因为量化过程可能会导致信息的损失。因此,量化技术需要在模型效率和精度之间找到一个平衡点。 精度和模型性能 LoRA:保持浮点精度,通常能够提供与全模型微调相当或接近的性能,尤其是在参数较少且任务与原始预训练...
我们提出了低秩适应(Low-Rank Adaptation),即LoRA,它冻结了预训练的模型权重,并将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer架构的每一层,大大减少了下游任务的可训练参数的数量。与用Adam微调的GPT-3 175B相比,LoRA可以将可训练参数的数量减少10,000倍,对GPU内存的要求减少3倍。LoRA在RoBERTa、DeBERTa、GPT-2和GPT-3...
2.1 低秩参数化更新矩阵 神经网络包含许多执行矩阵乘法的密集层。这些层中的权重矩阵通常具有全秩。当适应特定任务时,Aghajanyan等人(2020)表明,预训练的语言模型具有较低的“内在维度”,尽管随机投影到较小的子空间,但仍然可以有效地学习。受此启发,论文假设权重的更新在适应期间也具有较低的“内在秩”。对于预训练...
低秩适应:在这个基础上,我们可以选择保留那些对模型性能影响最大的部分,舍弃一些不太重要的细节。这样既能减少模型的参数量和计算复杂度,又能保留关键特征和性能。 重构模型:最后,用这些低秩的近似矩阵重新构建一个新的语言模型。这个新模型不仅参数量少了,计算需求也低了,但性能还能保持得不错。 为什么LoRA这么有用?
LoRA模型,全称是Low-Rank Adaptation of Large Language Models,是一种针对大型语言模型的微调技术,通过引入低秩矩阵来减少参数,降低微调成本,同时保持模型的性能。这种技术最初应用于NLP领域,特别是用于微调如GPT-3等大型语言模型,后来被扩展到其他领域,如图像生成中的Stable Diffusion模型。 一、LoRA模型的工作原理 LoR...
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...
具体来说，Lora训练是通过替换大模型中的特定元素，如人物相貌、服装风格等，来生成与底模不同的新图片。这种创新训练方式不仅简化了流程，还大幅降低了显存需求，使得仅需6G显存的硬件即可开启训练。Lora的核心思想在于利用低秩矩阵近似来简化模型结构，进而减少微调所需的计算资源。通过在预训练模型的权重矩阵中融入低秩...
■5.1 低秩参数化更新矩阵 一个神经网络包含很多稠密层,它们主要进行矩阵相乘操作,而这些网络层中的矩阵往往是满秩。当把这些网络适配到特定任务中,预训练语言模型仍然可以高效地学习到信息,因为预训练模型权重具有较低的“内在维度”。因此,我们假设在适配过程中,对模型做更新仍...
LoRA是一种针对大型语言模型的参数高效调优策略,其核心理念是通过只训练选定权重矩阵的低秩扰动来节省内存和计算资源。在传统的完全微调方法中,模型的所有参数都需要进行更新,这不仅需要巨大的计算资源,还可能导致模型在微调过程中“遗忘”之前学到的知识。而LoRA则通过引入一个低秩矩阵,仅对这部分矩阵进行训练,从而实现...
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...