LoRA 缩放因子（`lora_alpha`）的作用原理

最新推荐文章于 2025-05-19 15:49:32 发布
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LoRA 缩放因子（lora_alpha）的作用原理

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在 LoRA（Low-Rank Adaptation）方法中，主要是对预训练模型的权重矩阵进行低秩分解，以减少可训练参数的数量。假设原始的权重矩阵为 W W W，在 LoRA 中，权重矩阵的更新可以表示为：

W n e w = W + α r B A W_{new} = W + \frac{\alpha}{r}BA

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【深度学习】大模型中的LoRA的重要参数理解，dim维度和lora_alpha
q742971636的博客
07-23 1877
"gaussian""pissa"False：指定要应用LoRA的模块，可以是具体的层名称或使用“all-linear”应用于所有线性层。常用于QLoRA风格的训练。：用于缩放每个前向传递中的适配器的固定标量，通常与rank相关联。：用于层复制以扩展模型，例如将一个7B模型扩展到10B。指定复制的层序列，例如表示复制第0到第4层和第2到第5层。：是否使用Rank-stabilized LoRA，用于稳定适配器并提高性能。True。
Lora模型训练的参数-学习笔记
weixin_50348308的博客
07-17 4680
刚做完正则化训练的课，有个很惊奇的发现，之后有时间了，再抽空去梳理吧。
【大模型面试】缩放因子lora_alpha
yxx122345的博客
08-26 3831
lora_alpha是 LoRA 微调过程中的一个重要参数，起到缩放低秩矩阵增量的作用。它用于调节微调对原始模型的影响，确保微调的效果既充分又不过度，从而帮助模型更好地适应新任务。
LoRA alpha
m0_63372012的博客
08-15 1801
LoRA alpha是 LoRA 技术中的缩放系数，用于调节低秩矩阵更新对模型参数的影响。通过设置适当的 alpha 值，可以在保持原始模型性能的同时，灵活地进行模型微调，从而在特定任务上达到最佳效果。
一文让你搞懂LoRA微调模型时参数
最新发布
qq_38737545的博客
05-19 1104
LoRA（Low-Rank Adaptation）微调模型时，核心参数包括r（秩维度）、lora_alpha（缩放因子）、lora_dropout（dropout率）和target_modules（目标模块）。r决定模型表达能力和计算量，增大r可提升效果但可能过拟合，减小r则轻量化但可能欠拟合。lora_alpha控制低秩矩阵的更新幅度，增大lora_alpha接近全量微调，减小则更保守。lora_dropout用于防止过拟合，数据量小时可增大，数据量大时可减小。target_modules指定LoRA作用
解释LoRA参数
热门推荐
samoyan的博客,记录技术成长~
01-24 1万+
LoRA是一种参数效率的模型调整技术，它通过在预训练模型的权重矩阵上添加低秩矩阵来实现。这种方法允许模型在微调阶段保持大部分参数不变，从而节省存储空间和计算资源，同时允许模型适应新的任务。这意味着在训练过程中，将使用LoRA技术对模型进行适应，其中秩为128，学习率缩放因子为256。: LoRA代表"Low-Rank Adaptation"，是一种模型参数化技术，用于在不显著增加参数数量的情况下调整预训练模型。这个参数影响了低秩矩阵的更新速度。参数指的是LoRA中的秩（rank），它决定了低秩矩阵的大小。
大模型实战：使用 LoRA（低阶适应）微调 LLM
weixin_44650393的博客
05-21 2239
一些微调的最佳实践包括使用强正则化、使用较小的学习率和少量的epochs。对于LLM，我们使用一种类似的方法，称为参数高效微调（PEFT）。其中一种流行的PEFT方法是低秩适应（LoRA），LoRA 是低秩适应 (Low-Rank Adaptation) 的缩写，其是一种用于微调深度学习模型的新技术，它在模型中添加了少量可训练参数模型，而原始模型参数保持冻结。LoRA 是用于训练定制 LLM 的最广泛使用、参数高效的微调技术之一。
LoRA微调模型结构可训参数和配置详解
weixin_42924890的博客
09-07 2052
1、构建一个简单的两层线性网络，加relu激活函数，在第一层Linear中使用LoRA策略，打印看下模型结构。复习Lora在第一层Lnear网络的结构，即在第一层旁增加lora策略。 2、打印原始网络结构中可训练的参数和LoRA策略下的参数量。 3、LoraConfig类的一些参数解释
LoRA关键超参数：LoRA_rank（通常简称为 rank` 或 r）和 LoRA_alpha（通常简称为 `alpha`）
欲买桂花同载酒,终不似少年游
04-17 1824
LoRA_rank（通常简称为rank或r）和LoRA_alpha（通常简称为alphaLoRA 的核心思想是，在对大型预训练模型（如 LLM 或 Stable Diffusion）进行微调时，我们不需要更新模型的所有权重。相反，我们可以冻结原始权重W0​，并为模型的某些层（通常是 Transformer 的 Attention 层中的Wq​Wk​Wv​Wo​矩阵）注入一对可训练的、低秩的“适配器”矩阵A和B。模型层的前向传播被修改为：hW0​xhW。
一文学会GLM-4-9B-Chat模型Lora微调（一）！
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08-29 3134
LoRA微调GLM-4-9B-Chat
LoRA(低阶自适应)大模型微调入门
weixin_40777649的博客
12-07 1461
6.3 peft 接口示例：https://huggingface.co/docs/peft/package_reference/lora。https://www.philschmid.de/fine-tune-flan-t5-peft 代码实例。6.2 接口示例整合：https://huggingface.co/docs/transformers/peft。6.1 代码示例： https://github.com/huggingface/peft。3、常规大模型LoRA 微调训练。
LoRA学习笔记
银晗的学习博客
08-29 839
通过对输入数据增加前缀（prefix）来做微调。当然，prefix也可以不止加载输入层，还可以加在Transformer Layer输出的中间层。对于GPT这样的生成式模型，在输入序列的最前面加入prefix token，图例中加入2个prefix token，在实际应用中，prefix token的个数是个超参，可以根据模型实际微调效果进行调整。对于BART这样的Encoder-Decoder架构模型，则在x和y的前面同时添加prefix token。在后续微调中，我们。
大规模语言模型高效参数微调--LoRA 微调系列
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前面提到， Adapter Tuning 存在训练和推理延迟， Prefix Tuning 难训且会减少原始训练数据中的有效文 字长度， 那是否有一种微调办法， 能改善这些不足呢， 在这样的动机驱动下， 有研究者提出了 LoRA(论文：LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models) ，LoRA 是 Low-Rank Adaptation 的简写， 它冻结了预先训练好的 模型权重， 通过低秩分解来模拟参数的改变量， 大大减少了下游任务的可训练参数的数量，
解密Prompt系列6. lora指令微调扣细节-请冷静,1个小时真不够~
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上一章介绍了如何基于APE+SELF自动化构建指令微调样本。这一章咱就把微调跑起来，主要介绍以Lora为首的低参数微调原理，环境配置，微调代码，以及大模型训练中显存和耗时优化的相关技术细节标题这样写是因为上周突然收到了一周内上线一版chatbo的命令，原因无它领导们都刷到了《一个小时你也可以拥有ChatGPT》,《100美金训练ChatGPT》,《仅训练3小时超越ChatGPT》,《人人都可以拥有ChatGPT》。。。领导说人人都有了为啥我没有呀？！！真诚呼吁标题党们求手下留情，留人一命！
大模型高效开发的秘密武器——大模型低参微调套件MindSpore PET篇
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在大模型开发方面，昇腾推出了大模型开发使能平台，基于昇思MindSpore构建了支撑大模型开发的全流程大模型使能套件，包括TransFormers大模型套件MindSpore TransFormers、以文生图大模型套件MindSpore Diffusion、人类反馈强化学习套件MindSpore RLHF、大模型低参微调套件MindSpore PET，支撑大模型从预训练、微调、压缩、推理及服务化部署。虽然有强大的能力，但模型网络规模巨大，约9亿参数量，适配下游任务时训练时间长，计算和存储内存开销大。
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09-24 7079
究竟LoRA怎么用到大模型训练上。首先要有几点认识 1、 理论上LoRA可以用到不同类型神经网络的权重矩阵，减少可训练的参数量 2、 不同的大语言模型基于Transformer的不同改版，Transformer结构主要self attention层（W_q,W_k,W_v,W_o）和MLP层。
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01-14
在低秩适应（LoRA）技术中，Alpha 参数用于控制缩放因子，该因子影响着低秩矩阵分解后的权重更新幅度。具体来说，在微调大型语言模型时，引入 Alpha 参数可以更灵活地调整新增参数的影响程度。 当应用 LoRA 技术...
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