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,...
从表1的实验结果中我们可以看出,如果只将LoRA作用到某个单一矩阵上,\boldsymbol W_q和\boldsymbol W_k的效果并不理想。而如果考虑两个矩阵,\boldsymbol W_q和\boldsymbol W_v的组合是一个不错的选择。而最好的方式是在所有的权值矩阵都加上LoRA,因为这样有利于模型捕捉到所有矩阵的关键信息。 表1:LoRA在不...
2.1 零基础理解LoRA模型的核心原理 LoRA(Low-Rank Adaptation)本质上是对特征矩阵进行低秩分解的一种近似数值分解技术,可以大幅降低特征矩阵的参数量,但是会伴随着一定的有损压缩。从传统深度学习时代走来的读者,可以发现其实LoRA本质上是基于Stable Diffusion的一种轻量化技术。 在AI绘画领域,我们可以使用SD模型+LoRA模...
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。
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...
一些针对Low Rank Adaptation的补充Low Rank方法提出的假设:现阶段的LLM模型参数很多都是十亿级起步,很多的工作研究表明,深度...展开 2023-12-12 09:011回复 再让我刷一集 问一下,为啥steps多了会超显存呀,按道理训练步数应该不会影响现存大小 2023-08-18 07:271回复 跟Roonie学AI思维对于大语言模型的训练,选...
🔥 发表于论文:(2021) LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 😄 目的:大模型预训练+微调范式,微调成本高。LoRA只微调新增的小部分参数。 1、背景 2、动机 3、LoRA原理 4、具体实现 5、总结 1、背景 adapter增加了模型层数,引入了额外的推理延迟; ...
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?
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?