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...
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...
Stable Diffusion 是一个文本到图像的潜在扩散模型，而 LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一种参数高效的微调技术，用于减少大型模型的训练成本。要使用 LoRA 来训练 Stable Diffusion，你需要遵循以下步骤：准备数据：收集与你的训练目标相关的文本描述和对应的图像。确保数据集的质量和多样性，以便模型能够学习到丰富的表...
为了解决这个问题,研究者们提出了各种模型压缩和优化方法,其中LoRA是一种备受关注的方法。二、LoRA基本原理LoRA的主要思路是通过低秩分解来减少参数数量,从而降低GPU显存占用。具体来说,对于一个给定的权重矩阵W,LoRA不再对其进行全参微调训练,而是将其拆分为两个低秩矩阵的乘积形式:W = A * B^T,其中A和B的秩远...
LoRA 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...
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?
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...
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方法: 提出了一种名为LoRA(Low-Rank Adaptation)的方法,该方法冻结预训练模型的权重,并在Transformer架构的每层注入可训练的低秩分解矩阵。 LoRA大幅减少了下游任务的可训练参数数量,例如,与GPT-3 175B的Adam微调相比,LoRA可以将可训练参数减少10,000倍,GPU内存需求减少3倍。
训练大型语言模型为运算基础设施带来无法忽视的内存挑战,主要是因权重大小和优化器(optimizer)状态不断增加。常见内存减少方法,例如微软研究团队所提出LoRA(Low-Rank Adaptation),概念是冻结原本预训练模型权重,减少训练参数量和优化器状态,也能达到很好的微调(fine-tuning)效果。