LoRA技术在多个领域展现了其强大的应用价值。例如,在智能客服、文本生成、问答系统等场景中,通过LoRA技术可以快速将大模型微调至特定领域,提高模型的适应性和准确性。 优势分析 参数高效:LoRA技术通过低秩分解大幅减少了训练参数量,降低了计算成本和显存占用。 性能保持:尽管训练参数量大幅减少,但LoRA技术能够保持甚至提升...
LoRA(Low-Rank Adaptation of LLMs),即LLMs的低秩适应,被提出用于高效参数微调。 LoRA的核心思想,是假设LLM在下游任务上微调得到的增量参数矩阵 ΔW 是低秩的,即是存在冗余参数的高维矩阵,但实际有效矩阵是更低维度的。 相关论文表明训练学到的过度参数化的模型实际上存在于一个较低的内在维度上。类似于机器学习...
此外,LoRA技术的可插拔式任务切换特性也使得模型能够快速适应不同的场景和任务需求。 综上所述,LoRA技术作为一种高效的大模型参数微调方法,在深度学习领域具有广泛的应用前景。通过冻结原模型参数并在其基础上加入额外的网络层进行训练,LoRA技术能够在不增加模型复杂性的情况下实现快速的任务适应和性能提升。未来,随着深...
流程很简单,LoRA利用对应下游任务的数据,只通过训练新加部分参数来适配下游任务。 而当训练好新的参数后,利用重参的方式,将新参数和老的模型参数合并,这样既能在新任务上到达fine-tune整个模型的效果,又不会在推断的时候增加推断的耗时。 LoRA的示意图如下: 图中蓝色部分为预训练好的模型参数,LoRA在预训练好的模型...
LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种参数高效微调技术,其核心思想是在原始预训练语言模型旁边增加一个旁路,通过降维再升维的操作来模拟预训练模型在各类下游任务上泛化的过程。在训练过程中,固定预训练语言模型的参数,只训练降维矩阵A与升维矩阵B。这样,模型的输入输出维度不变,输出时将BA与预训练语言模型的参数叠加。LoRA...
• **LoRa (Low-Rank Adaptation)**:使用低秩矩阵分解来微调权重矩阵,从而减少可训练参数的数量。 •Compacter:结合了Kronecker积和低秩矩阵来生成适配器权重,同时在不同层之间共享参数以提高效率。 •Soft Prompts:通过在模型输入嵌入中添加可训练的张量(软提示)来优化模型行为,将离散空间中的提示寻找问题转化为...
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,只通过训练新加部分参数来适配下游任务。 而当训练好新的参数后,利用重参的方式,将新参数和老的模型参数合并,这样既能在新任务上到达fine-tune整个模型的效果,又不会在推断的时候增加推断的耗时。
LoRA(Low-Rank Adaptation of LLMs),即LLMs的低秩适应,被提出用于高效参数微调。 LoRA的核心思想,是假设LLM在下游任务上微调得到的增量参数矩阵ΔW是低秩的,即是存在冗余参数的高维矩阵,但实际有效矩阵是更低维度的。 相关论文表明训练学到的过度参数化的模型实际上存在于一个较低的内在维度上。类似于机器学习中的...
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,只通过训练新加部分参数来适配下游任务。 而当训练好新的参数后,利用重参的方式,将新参数和老的模型参数合并,这样既能在新任务上到达fine-tune整个模型的效果,又不会在推断的时候增加推断的耗时。