LoRA（Low-Rank Adaptation）是一種用于大模型微調(diào)的方法礁蔗，其核心思想是通過引入低秩矩陣來調(diào)整模型的權(quán)重柒桑，以降低微調(diào)時(shí)的參數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度。
- 權(quán)重分解：在微調(diào)過程中状勤，不直接更新模型的所有權(quán)重挖胃，而是通過將權(quán)重矩陣 W 分解為兩個(gè)低秩矩陣 A 和 B 的乘積，來實(shí)現(xiàn)參數(shù)的更新：W′=W+ΔW=W+A?B
- 只訓(xùn)練低秩矩陣：在訓(xùn)練時(shí)坞古，僅更新 A 和 B备韧，而保持原始權(quán)重 W 不變。這種方法顯著減少了需要更新的參數(shù)數(shù)量痪枫。
- 適用性：LoRA 可以應(yīng)用于各種模型架構(gòu)中织堂，尤其是在 Transformer 模型中叠艳，可以在每個(gè)層添加低秩適應(yīng)。
pytorch實(shí)現(xiàn)：
import torch
import torch.nn as nn
class LoRA(nn.Module):
def __init__(self, original_weight: torch.Tensor, r: int):
super(LoRA, self).__init__()
self.original_weight = original_weight
self.k, self.d = original_weight.shape
self.r = r
# Low-rank matrices A and B
self.A = nn.Parameter(torch.randn(self.k, r))
self.B = nn.Parameter(torch.randn(r, self.d))
def forward(self):
# Compute the adapted weight
adapted_weight = self.original_weight + self.A @ self.B
return adapted_weight
# 示例：初始化一個(gè) k*d 維的權(quán)重矩陣
k, d, r = 100, 200, 10
original_weight = torch.randn(k, d)
# 創(chuàng)建 LoRA 模塊
lora_model = LoRA(original_weight, r)
# 使用適應(yīng)的權(quán)重
adapted_weight = lora_model.forward()
print(adapted_weight.shape) # 應(yīng)該是 (k, d)
LoRA需要權(quán)重矩陣w本身是低秩的嗎易阳？
LoRA 并不要求原始權(quán)重矩陣W本身是低秩的虑绵。它的主要思想是在微調(diào)過程中通過引入低秩矩陣 A 和 B 來有效地調(diào)整權(quán)重。即使 W 是全秩的闽烙，LoRA 仍然可以通過學(xué)習(xí)低秩矩陣來捕捉重要的特征翅睛，從而實(shí)現(xiàn)有效的模型微調(diào)。
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使用低秩適應(yīng)的優(yōu)點(diǎn)在于：
- 參數(shù)效率：引入的低秩矩陣顯著減少了需要更新的參數(shù)數(shù)量黑竞，尤其是在處理大型模型時(shí)捕发。
- 計(jì)算效率：由于只更新少量參數(shù)，訓(xùn)練過程變得更加高效很魂。
總結(jié)來說扎酷，LoRA 的設(shè)計(jì)使其適用于各種權(quán)重矩陣，無論它們是否是低秩的遏匆。在實(shí)際應(yīng)用中法挨，LoRA 可以為大規(guī)模模型的微調(diào)提供更好的靈活性和效率。
