【模型精调LoRA】LoRA 低秩适应微调的工作原理和代码实现示例 What is LoRA? Low-Rank Adaptation for finetuning LLMs EXPLAINED

AI天才研究院

已于 2024-03-12 17:14:26 修改

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分类专栏： ChatGPT 文章标签：深度学习人工智能语言模型 AI gpt LoRA 模型精调

于 2024-03-11 12:59:38 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/136619139

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LoRA（低秩适应）是一种针对大模型微调的高效技术，通过降低模型权重矩阵的秩，减少参数数量，同时保持性能。其核心是使用奇异值分解（SVD）来实现权重矩阵的低秩近似，从而在微调过程中减少计算和内存需求。在实践中，LoRA通过引入低秩矩阵进行微调，以适应特定任务，提高推理效率并保持模型泛化能力。文章提供了代码实现示例，展示如何使用LoRA对预训练模型进行微调。

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Low-Rank Adaptation for Fine-tuning

Introduction

Fine-tuning is a common technique used in transfer learning, where a pre-trained model is further trained on a specific task. However, fine-tuning can be computationally expensive and memory-intensive, especially for large models. Low-rank adaptation is a technique that addresses these issues by reducing the model’s rank while preserving its performance. In this article, we will delve into the principles of low-rank adaptation for fine-tuning and provide a code implementation example.

微调是迁移学习中常用的技术，其中预训练的模型针对特定任务进行进一步训练。然而，微调可能