LoRA低秩适配的原理

最新推荐文章于 2025-12-05 20:45:00 发布
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#机器学习 #算法 #人工智能

某日看到一个UP主是花子啊，讲LoRA和大模型，讲得真好，笔记一篇。如下图，左边可以解出X和Y，但右边解不开，是因为右边没有提供足够的信息。

右边：

  • 第一个方程： 3x+4y=18
  • 第二个方程： 6x+8y=36

        在线性代数中，两个方程（或向量）线性独立意味着其中一个不能表示为另一个的线性组合（即标量倍数）。这里，由于第二个方程完全由第一个方程导出，它们不是线性独立的，而是线性相关的。

左边的矩阵秩=2，而右边的矩阵秩=1

LoRA低秩适配，就是把一个很多秩的矩阵，变成一个较少秩的矩阵。LoRA需要把一个很多线性独立的大矩阵分解成几个小的矩阵，对小矩阵适配，就减少了工作量。

LoRA，Low-Rank Adaptation，低秩适配微调
qq_43538018的博客
12-13 1175
LoRA（Low-Rank Adaptation），低秩适配，是一种微调技术，适用于预训练大模型（例如BERT、GPT等），旨在通过引入**低秩矩阵**来调整模型的权重，从而在微调过程中显著**减少计算和存储开销**。下面将详细解释LoRA的原理和如何运作，以及它与传统微调方法的区别。
LoRA（Low-Rank Adaptation）原理详解
kcarly的专栏
05-11 1522
LoRA通过低秩分解和旁路注入机制，以极低参数量实现大模型的高效微调，平衡了性能、效率与灵活性。其变体技术持续推动PEFT领域发展，成为AI普惠化的重要工具。对于资源受限场景和多任务需求，LoRA提供了近乎理想的解决方案，但其参数调优和理论解释仍是未来研究重点。
低秩适配(LoRA)技术详解与实践指南
嗨，欢迎来到我的 优快云 博客小天地！一名深耕多年的技术发烧友。在这里，我将把日常工作中积累的宝贵经验，从复杂架构设计的精妙之处，到代码优化的实战技巧，毫无保留地分享给大家。
07-09 1409
低秩适配(LoRA)技术详解与实践指南
【有啥问啥】LoRA：低秩适配的深度学习模型简介
Chauvin的博客
07-11 1698
在深度学习中，特别是自然语言处理（NLP）领域，预训练语言模型（如GPT、BERT等）已经取得了显著的成果。然而，这些模型通常具有数亿甚至数百亿的参数，在进行特定任务的微调时，所需的计算资源和存储需求非常庞大。LoRA 的提出正是为了解决这一问题。
低秩适配(LoRA)的微调策略：大模型高效适配的矩阵分解技术
燃灯工作室
02-23 1377
低秩适配（Low-Rank Adaptation, LoRA）是一种用于大模型微调的高效技术，通过在预训练模型的权重矩阵中引入低秩矩阵来减少微调参数的数量，从而降低计算和存储成本。LoRA在保持模型性能的同时，显著提升了微调效率，适用于各种自然语言处理（NLP）任务。
【高效微调】低秩适配 LoRA 、量化低秩适配 QLoRA 技术
藓类少女的博客
12-05 1077
LoRA 是一种高效的微调方法，通过在模型的线性层中插入低秩矩阵，减少了参数量和计算成本，同时保持了模型的高性能。它在资源受限场景下微调大型模型时表现出色，已被广泛应用于 NLP、CV 等领域。
Transformer——Q77 LoRA低秩适配器的参数更新公式 ΔW = BA 的秩约束证明
墨顿随笔
05-13 965
通过对 LoRA 低秩适配器参数更新公式的秩约束证明，我们从数学原理出发，深入理解了 LoRA 的低秩特性。结合 LLM 中的实际使用实例，全面解析了 LoRA 的工作机制、优缺点。代码示例则从实践层面验证了理论推导，使得抽象的数学概念更加具象。尽管 LoRA 在表达能力和超参数调优方面存在一定挑战，但通过合理的策略可以有效缓解。未来，随着 LLM 技术的不断发展，LoRA 有望在更多领域发挥重要作用，为构建更高效、智能的语言模型提供有力支持。
大模型【进阶】（五）：低秩适配矩阵LORA的深度认识
人工智能中的一枚螺丝钉
07-26 1218
现在开源的预训练大语言模型有很多，其预训练任务也在不断的探索中出现了多种方式，但是预训练大语言模型和下游任务之间依然还是有差距（gap），所以在我们使用预训练模型来做任务的时候要么让下游任务的数据格式遵循预训练数据的格式，要么对预训练模型做微调--让模型适配下游任务。在考量对预训练模型做微调的时候，最暴力的方式就是用人工重新标注后的高质量数据对模型直接开始训练（全量微调），也就是让模型在已经学习到通用知识的情况下在我给的领域数据做深入学习，这个方式带来的最大的问题就是和。
什么是 LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）
彬彬侠的博客
04-20 2501
LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）是一种参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT） 方法，用于适配预训练模型（特别是大语言模型）到特定任务，而无需修改模型的全部参数。LoRA 的核心思想是通过在预训练模型的权重矩阵上添加低秩分解（low-rank decomposition）的更新矩阵来实现微调，仅训练这些低秩矩阵的参数，而冻结原始模型参数。这种方法显著降低了计算和存储成本，同时在许多任务上性能接近全参数微调。
【深度学习】LoRA：低秩适应性微调技术详解
欢迎来到我的优快云个人博客主页！
04-22 1523
本文详细介绍了在深度学习中常用的一种低秩适应性微调技术——LoRA。LoRA作为一种优雅且高效的参数高效微调方法，极大地降低了预训练大模型微调的资源门槛，使个人研究者和小型团队也能参与到大模型的研发中。
迈向高效LLM微调：低秩适应（LoRA）技术的原理与实践
wwlsm_zql的博客
01-15 3451
在快速发展的人工智能领域中，以高效和有效的方式使用大型语言模型（LLM）变得越来越重要。在本文中，您将学习如何以计算高效的方式使用低秩适应（LoRA）对LLM进行调整！
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 817
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
【模式识别与机器学习（15）】机器学习算法-主成分分析
hiliang521的博客
12-02 846
【模式识别与机器学习（15）】主成分分析
机器学习（一）
weixin_52554463的博客
12-01 920
机器学习学习笔记
当AI遇见MEMS：机器学习如何优化微振镜的控制与可靠性预测
m0_57847742的博客
12-04 1005
您认为在控制优化与可靠性预测这两个方向中，哪一项的产业化落地会更快，面临的障碍更小？
用Python玩转GAN：让AI学会“造假”的艺术
2303_77568009的博客
12-03 1456
本项目基于PyTorch实现了生成对抗网络（GAN），用于生成手写数字图像。通过搭建生成器和判别器的卷积神经网络结构，采用对抗训练策略，成功在MNIST数据集上训练出能够生成逼真数字图像的模型。实践过程中解决了GPU环境配置、Windows多进程加载数据、网络优化等关键技术问题，最终实现了从随机噪声到清晰数字图像的端到端生成。该实践加深了对深度学习框架使用、模型训练调优及GAN原理的理解，为机器学习算法学习提供了完整案例。
0013机器学习聚类算法（无监督算法）
最新发布
老欧学视觉的博客
12-05 592
机器学习聚类算法摘要 聚类是一种无监督学习技术，通过将相似数据对象聚集到同一簇中，同时最大化不同簇之间的差异性。K-means是最常用的聚类算法之一，其思想简单但效果显著，广泛应用于市场划分、机器视觉等领域。K-means通过迭代优化聚类中心位置实现数据分组，但存在需要预先确定K值和初始中心敏感的问题。肘方法通过观察不同K值下误差平方和的变化趋势来确定最佳聚类数，而K-means++算法改进了初始中心选择方式。实际应用中，K-means可用于鸢尾花数据集等分类任务，通过轮廓系数等指标评估聚类效果。
机器学习--损失函数
weixin_57225400的博客
12-04 338
损失函数（Loss Function）是机器学习中用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，是优化算法的核心目标。通过最小化损失函数，模型逐步调整参数以提高预测准确性。通过组合现有函数或设计新公式满足特定需求。加权MSE：为不同样本分配不同权重。正则化损失：加入L1/L2惩罚项防止过拟合。
正态分布：机器学习中的统计基石与高斯遗产
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
12-01 840
正态分布不仅仅是统计学中的一个公式，它是理解随机现象的基础框架。在机器学习中，正态分布的假设虽然有时过于理想化，但它提供了强大的数学工具和直观的解释框架。然而，现实世界的数据常常偏离正态性（如金融数据中的厚尾分布），这推动了更复杂分布模型的发展，如t分布、拉普拉斯分布、广义极值分布等。此外，非参数方法（如核密度估计）和不做分布假设的机器学习算法（如随机森林、梯度提升树）也在许多场景下表现出优越性。即使面对复杂的世界，通过恰当的数学模型，我们仍然能够捕捉和利用其中的规律性。
LoRA技术：低秩适配大型语言模型
总结来说，LoRA通过低秩分解技术，在保持模型性能的前提下有效减少了训练和推理时需要的参数量，降低了计算成本，并提供了一种高效的模型适配机制，特别适用于大型语言模型的场景。这种技术不仅提升了模型的计算效率...
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