和其它串行的Adapter算法不同,LoRA的做法是在LLM的某些矩阵W∈R^{d \times k}旁插入一个和它并行的新的权值矩阵ΔW∈R^{d \times k},但是因为模型的低秩性的存在,我们可以将\Delta W拆分成降维矩阵A∈R^{r \times k}和升维矩阵B∈R^{d \times r},其中r≪min(d,k),从而实现了以极小的参数数量...
其次LoRA并不会更改原始模型,而是只训练一个新增的额外参数,而且这个参数仅用来适配当前任务。但是这也意味着LoRA在训练多任务时需要多个不同的\Delta W,多任务的学习对于LoRA来说比较困难,除非把它们当成同一个任务。 参考 ^Hu, Edward J., et al. "Lora: Low-rank adaptation of large language models." *a...
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...
4、采用LoRA训练的启动命令(Llama模型) # 多显卡 torchrun --nproc_per_node=1 finetune.py --model_config_file run_config/Llama_config.json --lora_hyperparams_file run_config/lora_hyperparams_llama.json --use_lora # 单显卡 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 finetune.py --model_config_file run...
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...
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)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(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...
训练效率:LoRA通过只优化注入的低秩矩阵,提高了训练效率,降低了硬件门槛。 无推理延迟:LoRA在部署时可以直接计算和存储适应后的权重,不引入额外的推理延迟。 模型质量保持:尽管参数数量大幅减少,LoRA在多个模型(如RoBERTa、DeBERTa、GPT-2和GPT-3)上保持了与全参数微调相当的模型质量。
Explore the groundbreaking technique of Low-Rank Adaptation (LoRA) in our full guide. Discover how LoRA revolutionizes the fine-tuning of Large Language Models.