《LoRA系列详解篇》电子书下载

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“《LoRA系列详解篇》电子书下载”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

《LoRA系列详解篇》电子书下载：

这篇文章详细介绍了LoRA（Low-Rank Adaptation）及其相关变种（如QLoRA和AdaLoRA）的原理、特点、应用及优缺点。以下是文章的主要内容：

LoRA篇
1.1 什么是LoRA?
LoRA通过低秩分解来模拟参数的改变量，以极小的参数量实现大模型的间接训练。具体来说，它通过在原模型旁边增加一个旁路，通过低秩分解来模拟参数的更新量。

1.2 LoRA的思路
在原模型旁边增加一个旁路。
通过低秩分解（先降维再升维）来模拟参数的更新量。
训练时，原模型固定，只训练降维矩阵A和升维矩阵B。
推理时，将BA加到原参数上，不引入额外的推理延迟。
初始化时，A采用高斯分布初始化，B初始化为全0。
可插拔式切换任务，通过更换B和A矩阵实现任务切换。

1.3 LoRA的特点
将BA加到W上可以消除推理延迟。
可以通过可插拔的形式切换到不同的任务。
设计简单且效果好。

1.4 简单描述LoRA
LoRA的实现思想是冻结一个预训练模型的矩阵参数，并选择用A和B矩阵来替代，在下游任务时只更新A和B。

QLoRA篇

2.1 QLoRA的思路
使用高精度技术将预训练模型量化为4 bit。
添加一小组可学习的低秩适配器权重，通过量化权重的反向传播梯度进行微调。

2.2 QLoRA的特点
显著降低显存要求。
模型训练速度慢于LoRA。

AdaLoRA篇
3.1 AdaLoRA的思路
对LoRA的一种改进，根据重要性评分动态分配参数预算给权重矩阵。
将关键的增量矩阵分配细和任务特定的信息，而将较不重要的矩阵的秩降低，以防止过拟合并节省计算预算。

实践篇

4. LoRA权重是否可以合入原模型?
可以，将训练好的低秩矩阵(B*A)与原模型权重合并（相加），计算出新的权重。

5. ChatGLM-6B LoRA后的权重多大?
rank 8 target_module query_key_value条件下，大约15M。

6. LoRA微调优点
一个中心模型服务多个下游任务，节省参数存储量。
推理阶段不引入额外计算量。
与其他参数高效微调方法正交，可有效组合。
训练任务稳定，效果好。
几乎不添加任何推理延迟。

7. LoRA微调方法为啥能加速训练?
只更新部分参数。
减少了通信时间。
采用低精度加速技术。

8. 如何在已有LoRA模型上继续训练?
将之前的LoRA与base model合并后继续训练，保留之前的知识和能力。

9. LoRA缺点
参与训练的模型参数量不多，效果比全量微调差很多。

10. LoRA与全参数微调的劣势
在有足够计算资源和大量数据时，全参数微调效果更好。
LoRA需要更长时间训练。

11. LORA应该作用于Transformer的哪个参数矩阵?
应将可微调参数分配到多种类型权重矩阵中，而不是单独微调某种类型的权重矩阵。

12. LoRA微调参数量怎么确定?
取决于低秩更新矩阵的大小，主要由秩r和原始权重矩阵的形状确定。

13. Rank如何选取?
Rank在4-8之间效果最好，指令微调上可能需要选择更高的Rank。

14. alpha参数如何选取?
alpha本质与learning rate相同，可以简化为alpha=rank。

15. LoRA高效微调如何避免过拟合?
减小r或增加数据集大小。
增加优化器的权重衰减率或LoRA层的dropout值。

16. 微调大模型时，优化器如何?
除了Adam和AdamW，Sophia优化器也值得研究。

17. 哪些因素会影响内存使用?
模型大小、批量大小、LoRA参数数量以及数据集特性。

18. LoRA权重是否可以合并?
可以合并多套LoRA权重。

19. 是否可以逐层调整LoRA的最优rank?
理论上可以，但实际中很少执行。

20. Lora的矩阵怎么初始化?为什么要初始化为全0?
矩阵B初始化为0，A正常高斯初始化。
初始化为全0是为了在训练开始时维持网络的原有输出，避免梯度消失和过大偏移值引入噪声。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《LoRA系列详解篇》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！