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LLM微調(diào) | LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models

2年前作者：#苦行僧分類：Toy博客閱讀(30)違法舉報

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?? 發(fā)表于論文：(2021) LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models

?? 目的：大模型預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)范式，微調(diào)成本高。LoRA只微調(diào)新增的小部分參數(shù)。

1、背景

adapter增加了模型層數(shù)，引入了額外的推理延遲；
prefix-tuning比較難訓(xùn)練，效果不如直接finetune。
LoRA不會引入額外的延遲，甚至原文中的實驗結(jié)果表明它和全量微調(diào)效果相當(dāng)，并且速度更快，計算量更少。

2、動機

論文作者得益于前人的一些關(guān)于內(nèi)在維度（intrinsic dimension）的發(fā)現(xiàn)：模型是過參數(shù)化的，它們有更小的內(nèi)在維度，模型主要依賴于這個低的內(nèi)在維度（low intrinsic dimension）去做任務(wù)適配(微調(diào))。假設(shè)模型在任務(wù)適配過程中權(quán)重的改變量是低秩（low rank）的，由此提出低秩自適應(yīng)（LoRA）文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-581326.html

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《LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS》論文筆記
全量參數(shù)微調(diào)在LLM背景下由“不方便”演變?yōu)椤安豢尚衸高昂成本”，基于“收斂的模型參數(shù)可以壓縮到低維空間”的假設(shè)： the learned over-parametrized models in fact reside on a low intrinsic dimension. 作者提出LORA（Low Rank Adaptation）方法，其本質(zhì)如下圖所示： h = W x h = Wx h = W x ，其中 x x
2024年02月13日
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[論文閱讀筆記77]LoRA：Low-Rank Adaptation of Large Language Models
題目論文作者與單位來源年份 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models microsoft International Conference on Learning Representations 2021 524 Citations 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf 論文代碼：https://github.com/microsoft/LoRA 研究主題問題背景核心方法流程亮點數(shù)據(jù)集結(jié)論論文類型關(guān)
2024年02月06日
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2021-arxiv-LoRA Low-Rank Adaptation of Large Language Models
Paper: https://arxiv.org/abs/2106.09685 Code: https://github.com/microsoft/LoRA 自然語言處理的一個重要范式包括對通用領(lǐng)域數(shù)據(jù)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練和對特定任務(wù)或領(lǐng)域的適應(yīng)。當(dāng)預(yù)訓(xùn)練更大的模型時，完全微調(diào)（重新訓(xùn)練所有模型參數(shù)）變得不那么可行。以 GPT-3 175B 為例，部署微調(diào)模型的獨立
2024年02月07日
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【DL】《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》譯讀筆記
《Low-rank Adaption of Large Language Models: Explaining the Key Concepts Behind LoRA》 LoRA的秩分解矩陣是隨機初始化的，然后通過梯度下降法進(jìn)行訓(xùn)練。文章中提到，這種初始化方法可以保證LoRA的矩陣與預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重相互正交，從而避免了對預(yù)訓(xùn)練模型的干擾。文章還比較了其他幾種初
2024年02月08日
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Raki的讀paper小記：LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS
研究任務(wù) 對大模型進(jìn)行部分微調(diào) 已有方法和相關(guān)工作現(xiàn)有技術(shù)通常通過擴(kuò)展模型深度引入推理延遲（Houlsby 等人，2019；Rebuffi 等人，2017），或通過減少模型可用序列長度（Li 和 Liang，2021；Lester 等人，2021；Ham-bardzumyan 等人，2020；Liu 等人，2021）面臨挑戰(zhàn) 這些方法通常無法
2024年02月15日
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LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LAN-GUAGE MODELS
Paper name LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LAN-GUAGE MODELS Paper Reading Note Paper URL: https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf Code URL: huggingface 集成： https://github.com/huggingface/peft 官方代碼： https://github.com/microsoft/LoRA 本文提出了低秩自適應(yīng) (Low-Rank Adaptation, LoRA)，它凍結(jié)了預(yù)訓(xùn)練的模型權(quán)重，并將可訓(xùn)練
2023年04月21日
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【論文&代碼閱讀】LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LAN- GUAGE MODELS
最近很多工作好像都繞不開lora，無論是sd還是llm.... 問題：大模型重新訓(xùn)練所有模型參數(shù)的完全微調(diào)變得不太可行。 lora在做什么我們提出了低秩自適應(yīng)，即LoRA，它凍結(jié)預(yù)先訓(xùn)練的模型權(quán)重，并將可訓(xùn)練的秩分解矩陣注入Transformer架構(gòu)的每一層為什么work？學(xué)習(xí)過的參數(shù)化模
2024年02月10日
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簡單理解大模型參數(shù)高效微調(diào)中的LoRA(Low-Rank Adaptation)
[論文地址] [代碼] [ICLR 22] 閱前須知：本博文可能有描述不準(zhǔn)確/過度簡化/出錯的地方，僅供參考。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 其中，原有模型的參數(shù)是直接凍結(jié)的，可訓(xùn)練參數(shù)只有額外引入的LoRA參數(shù)(由nn.Parameter實現(xiàn))。模型微調(diào)的本質(zhì) 記網(wǎng)絡(luò)原有預(yù)訓(xùn)練參數(shù)為 W 0 ∈ R d × k W_0 in R^{d times
2024年02月15日
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Lora升級！ReLoRa！最新論文 High-Rank Training Through Low-Rank Updates
關(guān)注公眾號TechLead，分享AI與云服務(wù)技術(shù)的全維度知識。作者擁有10+年互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)架構(gòu)、AI產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)驗、團(tuán)隊管理經(jīng)驗，同濟(jì)本復(fù)旦碩，復(fù)旦機器人智能實驗室成員，阿里云認(rèn)證的資深架構(gòu)師，項目管理專業(yè)人士，上億營收AI產(chǎn)品研發(fā)負(fù)責(zé)人。盡管通過擴(kuò)展導(dǎo)致具有數(shù)千億參
2024年02月10日
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大模型 LLM 綜述, A Survey of Large Language Models
一般認(rèn)為NLP領(lǐng)域的大模型=10 Billion參數(shù)(也有人認(rèn)為是6B、7B, 工業(yè)界用, 開始展現(xiàn)涌現(xiàn)能力); 經(jīng)典大模型有GPT-3、BLOOM、Flan-T5、GPT-NeoX、OPT、GLM-130B、PaLM、LaMDA、LLaMA等; 大模型時間線, 圖來自A Survey of Large Language Models，下同。 2.1 涌現(xiàn) 涌現(xiàn), emerge(abilities), 即一般指在大模型中出現(xiàn)
2024年02月08日
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