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【LLM】大語言模型高效微調(diào)方案Lora||直擊底層邏輯

2年前作者：思考實踐分類：Toy博客閱讀(26)違法舉報

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大白話:?

DL的本質(zhì)就是矩陣的乘法，就能實現(xiàn)LLM,

假設(shè)兩個矩陣都很大，一個mxn,一個nxd的矩陣，m,n,d這幾個數(shù)字可能幾千甚至上萬的場景，計算起來代價很大，如果我們可以small 這些數(shù)字，縮小到10甚至5這樣的scenario，cost就非常的小。
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訓(xùn)練的時候只訓(xùn)練?右邊橙色的AB矩陣

那么基于什么理論，我們可以這么搞呢？?

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目前看到講解最好的博客，難怪點贊數(shù)也很高，細節(jié)都在里面，比如為什么要low-rank,理論基礎(chǔ)是什么，并且還有發(fā)散，數(shù)學(xué)上的內(nèi)容也比較友好。

【OpenLLM 006】LoRA:大模型的低秩適配-最近大火的lora到底是什么東西？為啥stable diffusion和開源ChatGPT復(fù)現(xiàn)都在用？ - 知乎 (zhihu.com)?

Reference

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深入淺出剖析 LoRA 技術(shù)原理_lora csdn-CSDN博客

【OpenLLM 006】LoRA:大模型的低秩適配-最近大火的lora到底是什么東西？為啥stable diffusion和開源ChatGPT復(fù)現(xiàn)都在用？ - 知乎 (zhihu.com)

PaperReading-“Intrinsic Dimension” - 知乎 (zhihu.com)?//中科大少年班的孩子寫的，挺不錯的文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-743506.html

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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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2024年02月15日
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【大語言模型LLM】-基礎(chǔ)語言模型和指令微調(diào)的語言模型
?? 博客主頁：西瓜WiFi ?? 系列專欄：《大語言模型》很多非常有趣的模型，值得收藏，滿足大家的收集癖！如果覺得有用，請三連?????，謝謝！長期不定時更新，歡迎watch和fork！?????? ?? 感謝大家點贊?? 收藏? 評論? ?? 大語言模型LLM基礎(chǔ)-系列文章
2024年04月28日
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2024年02月09日
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深入了解大語言模型（LLM）微調(diào)方法
眾所周知，大語言模型(LLM)正在飛速發(fā)展，各行業(yè)都有了自己的大模型。其中，大模型微調(diào)技術(shù)在此過程中起到了非常關(guān)鍵的作用，它提升了模型的生成效率和適應(yīng)性，使其能夠在多樣化的應(yīng)用場景中發(fā)揮更大的價值。那么，今天這篇文章就帶大家深入了解大模型微調(diào)。其中
2024年03月14日
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大語言模型LLM微調(diào)技術(shù)：Prompt Tuning
截止23年3月底，語言模型發(fā)展走過了三個階段：第一階段：設(shè)計一系列的自監(jiān)督訓(xùn)練目標（MLM、NSP等），設(shè)計新穎的模型架構(gòu)（Transformer），遵循Pre-training和Fine-tuning范式。典型代表是BERT、GPT、XLNet等；第二階段：逐步擴大模型參數(shù)和訓(xùn)練語料規(guī)模，探索不同類型的架構(gòu)。
2024年02月03日
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快速訓(xùn)練自己的大語言模型：基于LLAMA-7B的lora指令微調(diào)
前言：系統(tǒng)：ubuntu 18.04 顯卡：A100-80G（蹭的，嘿嘿~）（本次主要記錄如何快速進行大模型的指令微調(diào)）地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama 切換到工程目錄使用pip安裝依賴庫（當(dāng)然，這里可能會遇到網(wǎng)絡(luò)問題，安裝不了lightning）可使用以下方式安裝：下載lightning工程
2024年02月11日
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微調(diào)語言大模型選LoRA還是全參數(shù)？基于LLaMA 2深度分析
本文對比了全參數(shù)微調(diào)和LoRA，并分析了這兩種技術(shù)各自的優(yōu)勢和劣勢。作者使用了三個真實用例來訓(xùn)練LLaMA 2模型，這提供了比較特定任務(wù)的性能、硬件要求和訓(xùn)練成本的基準。本文證明了使用LoRA需要在serving效率和模型質(zhì)量之間做出權(quán)衡，而這取決于具體的任務(wù)。此外，本
2024年02月05日
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PEFT學(xué)習(xí)：使用LORA進行LLM微調(diào)
由于LORA,AdaLORA都集成在PEFT上了，所以在使用的時候安裝PEFT是必備項方法一：PyPI To install ?? PEFT from PyPI: 方法二：Source New features that haven’t been released yet are added every day, which also means there may be some bugs. To try them out, install from the GitHub repository: If you’re working on contributing to th
2024年02月10日
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Instruct微調(diào)和LoRA微調(diào)是兩種不同的技術(shù)。 1.1 Instruct微調(diào) Instruct微調(diào)是指在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中調(diào)整模型參數(shù)的過程，以優(yōu)化模型的性能。在微調(diào)過程中，使用一個預(yù)先訓(xùn)練好的模型作為基礎(chǔ)模型，然后在新的數(shù)據(jù)集上對該模型進行微調(diào)。Instruct微調(diào)是一種通過更新預(yù)訓(xùn)練
2024年02月05日
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