探索Lora：微调大型语言模型和扩散模型的低秩适配方法【原理解析，清晰简洁易懂！附代码】

探索Lora：微调大型语言模型和扩散模型的低秩适配方法

随着深度学习技术的快速发展，大型语言模型（LLMs）和扩散模型（Diffusion Models）在自然语言处理和计算机视觉领域取得了显著的成果。然而，这些模型的规模和复杂性使得它们的微调过程既耗时又费力。Lora（Low-Rank Adaptation）作为一种创新的方法，能够高效地对这些大模型进行微调。本文将详细介绍Lora的背景、原理、公式、代码实现及其效果。

背景

在深度学习中，大型模型通常需要大量的数据和计算资源进行训练。然而，在实际应用中，我们常常需要针对特定任务对预训练的大模型进行微调。传统的微调方法需要更新所有模型参数，耗费大量的计算资源和存储空间。

Lora方法通过低秩适配（Low-Rank Adaptation）实现高效微调，仅需更新少量参数，从而大大降低了计算资源和存储需求。这使得Lora成为对大型模型进行微调的一种极具吸引力的方法。

原理

Lora可以说是解决这样两个问题：模型需要全部参数微调吗？模型微调程度的衡量标准是什么？在图中，左小角就是原始模型，右上角就是模型全参数微调，而矩形面积中的点就是各种Lora。

Lora的核心思想是利用低秩矩阵分解来近似模型参数的变化。在微调过程中，Lora不直接更新模型的原始权重矩阵，而是通过添加一个低秩矩阵来调整模型。

具体来说，假设我们有一个预训练的权重矩阵 ( W )，在微调过程中，我们引入两个低秩矩阵 ( A ) 和 ( B )，使得新的权重矩阵 ( W’ ) 表示为：

[ W’ = W + \Delta W ]

其中， ( \Delta W = A B^T ) 。这里， ( A ) 和 ( B ) 是低秩矩阵，其秩远小于 ( W ) 的秩。这意味着我们只需要更新 ( A ) 和 ( B ) ，而不是整个 ( W ) 矩阵，从而大大减少了需要更新的参数数量。

如图，如果完全微调整个模型的话，参数量就是d^2，而改用Lora，参数量就是2rd，而r是远远小于d的。

公式

假设原始权重矩阵 ( W ) 的尺寸为 ( d \times k )，我们引入两个低秩矩阵 ( A ) 和 ( B ) ，其中 ( A ) 的尺寸为 ( d \times r ) ，( B ) 的尺寸为 ( k \times r ) ，且 ( r \ll \min(d, k) )。则新的权重矩阵 ( W’ ) 表示为：

[ W’ = W + A B^T ]

在训练过程中，我们只需要优化 ( A ) 和 ( B ) ，而保持 ( W ) 不变。这样，通过调整较少的参数，便可以实现对大模型的有效微调。

代码实现

下面是一个简单的示例代码，演示如何在PyTorch中实现Lora方法对一个预训练模型进行微调：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as