LoraConfig参数说明

在 LoraConfig 中，这些参数用于配置 LoRA（Low-Rank Adaptation），它是一种用于高效微调大语言模型（LLM）的技术，主要通过低秩矩阵分解来减少训练参数。下面是各个参数的含义：

1. inference_mode=False

• 含义：是否用于推理模式。
• False：表示模型用于训练（微调）。
• True：表示模型仅用于推理，不进行梯度更新。

2. task_type=TaskType.CAUSAL_LM

• 含义：指定任务类型，这里是 因果语言模型（Causal Language Model, CLM），通常用于自回归文本生成，如 GPT 系列。
• 可选值：
  • TaskType.CAUSAL_LM：因果语言模型（GPT 类）
  • TaskType.SEQ_2_SEQ_LM：序列到序列模型（T5、BART 类）
  • TaskType.TOKEN_CLS：用于 Token 级别的分类（如 NER）
  • TaskType.SEQ_CLS：用于句子级别分类（如情感分类）

3. target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj"]

• 含义：指定 LoRA 作用的目标模块。
• 这里 ["q_proj", "k_proj", "v_proj"] 表示对 查询（query）、键（key）、值（value）投影层 应用 LoRA，主要作用于 注意力机制（self-attention）。
• 其他可能的值：
  • ["q_proj", "v_proj"]：只作用在 Q、V 变换矩阵上。
  • ["dense"]：对 Transformer 层的全连接层应用 LoRA。

4. r=peft_args.lora_rank

• 含义：LoRA 低秩矩阵的秩（Rank），控制可训练参数的数量。
• 较小的 r：减少参数量，加快训练速度，但可能损失模型能力。
• 较大的 r：保留更多信息，提高微调能力，但会增加计算量。
• 典型取值：如 r=8 或 r=16，较大模型可能取 r=32。

5. lora_alpha=peft_args.lora_alpha

• 含义：LoRA 层的缩放因子（scaling factor），用于调整 LoRA 变换矩阵的影响力。
• 影响计算方式：
  [
  W’ = W + \frac{\alpha}{r} (A B)
  ]
• 其中：
  • W 是原始权重矩阵。
  • A 和 B 是低秩矩阵（r × d 和 d × r）。
  • α（LoRA Alpha）用来调整 A B 对 W 的影响力。
• 较大的 lora_alpha：增加 LoRA 贡献，可能提高表达能力，但可能导致过拟合。
• 典型取值：如 lora_alpha=16，常配合 r=8。

6. lora_dropout=peft_args.lora_dropout

• 含义：LoRA 层的 dropout 率，防止过拟合。
• 典型取值：0.05 或 0.1，表示有 5% 或 10% 的概率随机丢弃 LoRA 变换矩阵的部分输出。

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总结

这个 LoraConfig 配置的 LoRA 主要作用于 注意力机制的 Q、K、V 变换层，r 和 lora_alpha 决定 LoRA 影响力，lora_dropout 影响泛化能力。这样可以在 减少训练参数 的同时 保持模型性能，适用于高效微调大语言模型。

如何训练一个大模型：LoRA篇