形状为 input_dim x output_dimW_A=nn.Parameter(torch.empty(input_dim,rank))# LoRA权重AW_B=nn.Parameter(torch.empty(rank,output_dim))# LoRA权重B# 初始化LoRA权重nn.init.kaiming_uniform_(W_A,a=math.sqrt(5))nn.init.zeros_(W_B)defregular...
LoRA实现起来非常简单,注意在下面代码的第17行有一个参数alpha,它是一个缩放参数,通常是一个常数。通过设置alpha有助于在变化 Rank时减少重新调整超参数的需求。 input_dim = 768 # 例如,预训练模型的隐藏大小 output_dim = 768 # 例如,层的输出大小 rank = 8 # 低秩适应的等级'r' W = ... # 来自预...
一旦训练完成并达到满意的效果，你可以将训练好的 LoRA 层与原始 Stable Diffusion 模型结合使用，以生成新的图像。由于 LoRA 层的参数较少，因此它们可以轻松地与原始模型一起存储和部署。具体的实现细节可能因使用的框架和库而有所不同。在实现上述步骤时，你可能需要查阅相关的文档和教程，以确保正确地进行训练和...
LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种用于大型语言模型(LLMs)的微调技术。它的核心思想是在不显著增加参数数量的情况下,通过在模型中引入低秩(low-rank)矩阵来适应特定的任务或数据集。这种方法允许模型在保持原有预训练知识的同时,快速适应新的任务或领域。 LoRA的主要用途包括: 模型微调:LoRA可以用于对预训练的大型语言...
简介:LoRA,即低秩适应,是一种优化深度学习模型的方法,通过低秩分解来减少参数数量和降低GPU显存占用。这种方法对于大型语言模型等具有巨大参数量的模型尤其有效,能够显著提高训练效率和资源利用率。本文将介绍LoRA的基本原理、实现方法以及应用场景,并通过实例展示其效果。
Low-Rank Adaptation的工作原理是通过在其权重矩阵中引入低秩矩阵来适应预训练的语言模型。该低秩自适应层初始化随机值,并在微调过程中更新。Low-Rank Adaptation的适应过程的关键步骤包括初始化(从一个预训练的语言模型开始,并在其权重矩阵中添加一个低秩适应层)和微调(在新的任务或领域上训练模型,只更新低秩适应层,...
LoRA(Low-Rank Adaptation) 通过引⼊低秩矩阵分解,在减少计算资源和存储需求的同时,保持了预训练模型的初 始性能,稳定了微调过程,并降低了存储和部署成本。它特别适⽤于⼤规模模型的微调,在资源有限的环境中具有显 著的优势。 存储与计算效率:通过低秩适应(LoRA),可以显著减少所需存储的参数数量,并减少计算需求...
另外对于适配器学习来说,它们一般会向网络层中插入一些可学习的模块,同时这也带来了推理时间的增加。我们这里介绍一个近期训练LLM普遍使用的PEFT算法:LoRA(Low Rank Adaptation)[1]名思义,LoRA的核心思想是基于低秩的适配器进行优化。 1. 背景知识 1.1 什么是秩?
Low-rank adaptation (LoRA) is a technique for quickly adaptingmachine learningmodels to new contexts. LoRA helps make huge and complicated machine learning models much more suited for specific uses. It works by adding lightweight pieces to the original model, as opposed to changing the entire mod...
LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)-- 一种大模型prompt-tuning调优方法 一、Pre-train + Fine-tuning范式 0x1:为什么要微调 对于数据集本身很小(几千张图片/几千段文本)的情况,从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的,因为越大的模型对数据量的要求越大,过拟合无法避免。这时候...