2022年在AIGC时代到来之后,LoRA(Low-Rank Adaptation)无疑成为了AI绘画领域中与Stable Diffusion(简称SD)系列配合使用最多的模型,SD模型+LoRA模型的组合,不仅创造了很多脑洞大开的AI绘画风格、人物以及概念,而且大幅降低了AI绘画的成本,提高了AI绘画的多样性和灵活性,让各行各业的人都真真切切地感受到了AI绘画的...
LoRA并不复杂但是设计的非常巧妙:首先LoRA并不会带来任何的推理时间的增加。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....
总之,基于大模型的内在低秩特性,增加旁路矩阵来模拟全模型参数微调,LoRA通过简单有效的方案来达成轻量微调的目的。 引申一下,GPT的本质是对训练数据的有效压缩,从而发现数据内部的逻辑与联系,LoRA的思想与之有相通之处,原模型虽大,但起核心作用的参数是低秩的,通过增加旁路,达到事半功倍的效果。 0x3:LoRA原理的...
Stable Diffusion是一个基于深度学习的图像生成模型，而LoRA（Lightweight Online Retrieval Augmentation）是一种模型微调技术，它可以用于在Stable Diffusion的基础上进行特定任务的训练，比如生成特定风格或主题的图像。以下是训练LoRA模型的一般步骤：1. 确定训练目标 在开始训练之前，你需要明确你想要模型学习的目标。这可...
在推理时,对于使用LoRA的模型来说,可直接将原预训练模型权重与训练好的LoRA权重合并,因此在推理时不存在额外开销。 原理 作用:这种初始化方法使得在训练初期,新增的部分△W=BA对原始权重Wpretrained的影响为零,从而不会破坏预训练模型的初始性能。 参数量计算 ...
一个过参数的模型的参数空间是有压缩的空间的,这也就是LoRA的提出动机。 2. LoRA 2.1 计算原理 和其它串行的适配器算法不同,LoRA的做法是在LLM的某些矩阵()旁插入一个和它并行的新的权值矩阵,但是因为模型的低秩性的存在,我们可以将拆分成降维矩阵和升维矩阵(图2),其中,从而实现了以极小的参数数量训练LLM。在...
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
低秩适应性:LoRA通过在Transformer架构的每一层注入低秩矩阵来适应大型语言模型,而不是调整所有参数。 参数效率:LoRA显著减少了下游任务所需的可训练参数数量,例如,可以将GPT-3的175B参数模型的可训练参数减少10,000倍。 内存和存储优化:LoRA减少了GPU内存需求,使得在有限的硬件资源下训练大型模型成为可能。
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。
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术,主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型(例如 GPT-3)通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。 LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层(_秩-分解矩阵...