常用的參數(shù)高效微調(diào)方法有Prompt Tuning、Adapter Tuning嗅骄、Prefix Tuning胳挎、LoRA（Low-Rank Adaptation）和 QLoRA（Quantized LoRA）

1. Prompt Tuning

• 定義：Prompt Tuning 是通過添加可學(xué)習(xí)的提示（prompt）向量來引導(dǎo)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行特定任務(wù)的方法。這些提示向量在輸入嵌入中被拼接溺森，以幫助模型生成任務(wù)相關(guān)的輸出慕爬。

• 優(yōu)點(diǎn)：

  • 僅修改少量參數(shù)窑眯，訓(xùn)練效率高。
  • 保留了原始模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)医窿。

• 缺點(diǎn)：

  • 對提示的設(shè)計(jì)和選擇敏感磅甩，可能需要經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)。

2. Adapter Tuning

• 定義：Adapter Tuning 通過在每個(gè) Transformer 層之間插入小的適配器模塊來進(jìn)行微調(diào)姥卢。這些適配器通常包括少量的可訓(xùn)練參數(shù)卷要，而不改變預(yù)訓(xùn)練模型的主干網(wǎng)絡(luò)。

• 優(yōu)點(diǎn)：

  • 能夠在特定任務(wù)上獲得較好的性能独榴。
  • 模型主干保持不變僧叉，因此可以方便地進(jìn)行多任務(wù)學(xué)習(xí)。

• 缺點(diǎn)：

  • 增加模型的復(fù)雜性棺榔，盡管新增的參數(shù)量相對較小瓶堕。

3. Prefix Tuning

• 定義：Prefix Tuning 是通過在輸入序列前添加可學(xué)習(xí)的前綴（prefix）向量，影響模型的生成和推理過程症歇。這些向量不直接參與輸入的嵌入郎笆，但會影響整個(gè)計(jì)算過程。

• 優(yōu)點(diǎn)：

  • 只在預(yù)訓(xùn)練模型的輸入層增加額外的參數(shù)忘晤，保持主干模型不變题画。
  • 對于生成任務(wù)能顯著改善結(jié)果。

• 缺點(diǎn)：

  • 與 Prompt Tuning 類似德频，對前綴的選擇敏感苍息。

4. LoRA（Low-Rank Adaptation）

• 定義：LoRA 是通過將模型權(quán)重分解為兩個(gè)低秩矩陣，引入少量可訓(xùn)練參數(shù)來進(jìn)行微調(diào)壹置。這允許在保持大部分模型不變的情況下竞思，適應(yīng)特定的任務(wù)。

• 優(yōu)點(diǎn)：

  • 顯著減少了參數(shù)量和計(jì)算成本钞护。
  • 保留了預(yù)訓(xùn)練參數(shù)的性能盖喷，具有較好的泛化能力。

• 缺點(diǎn)：

  • 低秩假設(shè)可能對某些任務(wù)不適用难咕。

5. QLoRA（Quantized LoRA）

• 定義：QLoRA 是在 LoRA 的基礎(chǔ)上進(jìn)一步優(yōu)化课梳，通過量化技術(shù)降低模型的內(nèi)存占用和計(jì)算需求，通常用于資源受限的設(shè)備上余佃。

• 優(yōu)點(diǎn)：

  • 除了 LoRA 的優(yōu)點(diǎn)外暮刃，還顯著減小了模型的存儲需求和推理時(shí)的計(jì)算成本。
  • 適合在資源受限的環(huán)境中進(jìn)行快速推理爆土。

• 缺點(diǎn)：

  • 量化可能導(dǎo)致模型性能下降椭懊，尤其在高精度場景下。

總結(jié)對比

這些方法各有優(yōu)缺點(diǎn)步势，選擇合適的微調(diào)方式主要取決于具體任務(wù)要求氧猬、計(jì)算資源限制以及模型性能需求背犯。

大模型 LoRA 微調(diào)詳解

什么是 LoRA？

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一種專門用于大模型微調(diào)的有效技術(shù)盅抚。它通過引入低秩矩陣的方式漠魏，使得模型在適應(yīng)特定任務(wù)時(shí)，能夠以較低的計(jì)算和內(nèi)存成本進(jìn)行微調(diào)妄均。相較于傳統(tǒng)的全參數(shù)微調(diào)柱锹，LoRA 提供了一種高效且靈活的解決方案。

LoRA 的原理

LoRA 的核心思想是將需要調(diào)整的模型權(quán)重分解為兩個(gè)低秩矩陣丛晦，從而減少需要優(yōu)化的參數(shù)數(shù)量。具體步驟如下：

1. 模型權(quán)重分解：
   假設(shè)一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型的某一層的權(quán)重為 ( W )提陶，LoRA 將這個(gè)權(quán)重分解為：

   W' = W +△W = W + BA

   其中 ( B ) 和 ( A ) 分別為低秩矩陣烫沙，且 △ W 為微調(diào)過程中引入的調(diào)整部分。

2. 訓(xùn)練：
   在微調(diào)過程中隙笆，通常只訓(xùn)練矩陣 ( A ) 和 ( B )锌蓄，而保持 ( W ) 不變。這意味著在微調(diào)時(shí)撑柔，我們只需要更新相對較少的參數(shù)瘸爽。

3. 推理：
   在推理時(shí)，把原始權(quán)重 ( W ) 和通過低秩適應(yīng)調(diào)整后的權(quán)重 ( W' ) 結(jié)合起來使用铅忿。

LoRA 微調(diào)的流程

以下是 LoRA 微調(diào)的具體流程：

1. 模型選擇： 選擇合適的預(yù)訓(xùn)練語言模型剪决，如 BERT、GPT 等檀训。

2. 插入 LoRA 層： 在特定的層（通常是 Transformer 的注意力層或前饋層）中插入 LoRA 層柑潦，即添加低秩矩陣 ( A ) 和 ( B )。

3. 凍結(jié)原始參數(shù)： 凍結(jié)模型的原始權(quán)重參數(shù)峻凫，以避免在訓(xùn)練過程中其被改變渗鬼。

4. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集： 準(zhǔn)備與目標(biāo)任務(wù)相關(guān)的微調(diào)數(shù)據(jù)集。進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理荧琼，確保數(shù)據(jù)格式符合模型的輸入要求譬胎。

5. 訓(xùn)練 LoRA 層： 使用特定任務(wù)的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練 LoRA 層。優(yōu)化算法通常為 Adam 或者 AdamW命锄。

6. 評估模型： 在驗(yàn)證集或測試集上評估微調(diào)后的模型性能堰乔。

LoRA 微調(diào)的優(yōu)勢

1. 參數(shù)量少： 由于只需微調(diào)低秩矩陣，模型需要訓(xùn)練的參數(shù)顯著減少脐恩，降低了計(jì)算成本浩考。

2. 內(nèi)存占用低： LoRA 使得微調(diào)可以在內(nèi)存受限的環(huán)境中順利進(jìn)行。

3. 訓(xùn)練速度快： 由于參數(shù)量大幅減少被盈，訓(xùn)練速度相較于全參數(shù)微調(diào)快得多析孽。

4. 保留預(yù)訓(xùn)練能力： 通過凍結(jié)大部分的預(yù)訓(xùn)練參數(shù)搭伤，LoRA 能夠更好地保留模型的預(yù)訓(xùn)練特性，提高泛化能力袜瞬。

5. 易于調(diào)節(jié)： 調(diào)整低秩矩陣的大小怜俐，可以在性能和資源消耗之間進(jìn)行很好的平衡。

LoRA 微調(diào)的應(yīng)用場景

• NLP 任務(wù): 文本分類邓尤、情感分析拍鲤、問答系統(tǒng)等。
• 推薦系統(tǒng): 根據(jù)用戶行為和特征進(jìn)行個(gè)性化的推薦汞扎。
• 特定領(lǐng)域的微調(diào): 如醫(yī)學(xué)季稳、金融、法律等領(lǐng)域的特定任務(wù)澈魄。
• 快速迭代: 當(dāng)需要頻繁微調(diào)模型以適應(yīng)變化的需求時(shí)景鼠。

LoRA 微調(diào)的局限性

• 適應(yīng)能力有限: 雖然 LoRA 可減少計(jì)算量，但在某些復(fù)雜任務(wù)下痹扇，可能無法像全參數(shù)微調(diào)那樣達(dá)到最佳性能铛漓。

• 低秩限制: 低秩矩陣的選擇對性能影響較大，選擇不當(dāng)可能導(dǎo)致模型性能下降鲫构。

總結(jié)

LoRA 是一種高效的微調(diào)技術(shù)浓恶，適用于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型的快速微調(diào)。通過引入低秩適應(yīng)策略结笨，LoRA 以較低的計(jì)算和內(nèi)存成本調(diào)節(jié)模型參數(shù)包晰，提高了大模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。盡管存在一定的局限性炕吸，LoRA 在 NLP 和其他領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊杜窄。

下面是使用 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 庫進(jìn)行 LoRA 微調(diào)的簡單示例。我們將演示如何在已有的預(yù)訓(xùn)練模型上添加 LoRA 層算途，并進(jìn)行微調(diào)塞耕。

環(huán)境準(zhǔn)備

首先，確保你安裝了所需的庫：

pip install torch transformers

LoRA 微調(diào)的基本代碼實(shí)現(xiàn)

以下是一個(gè)簡單的 LoRA 微調(diào)實(shí)現(xiàn)示例嘴瓤，該示例基于 BERT 模型：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertTokenizer, AdamW

# 定義 LoRA 模塊
class LoRA(nn.Module):
    def __init__(self, model: nn.Module, r: int = 4):
        super(LoRA, self).__init__()
        self.model = model
        self.r = r

        # 獲取 BERT 中的某一層
        for param in self.model.parameters():
            param.requires_grad = False  # 凍結(jié)模型的原始參數(shù)

        # 創(chuàng)建低秩適應(yīng)矩陣
        self.lora_A = nn.Parameter(torch.zeros((self.r, self.model.config.hidden_size)))
        self.lora_B = nn.Parameter(torch.zeros((self.model.config.hidden_size, self.r)))

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        # 通過 BERT 模型獲得輸出
        output = self.model(input_ids, attention_mask=attention_mask)[0]
        # 加入 LoRA 調(diào)整
        lora_output = output @ self.lora_B @ self.lora_A.transpose(0, 1)  # 進(jìn)行低秩適應(yīng)
        return output + lora_output  # 返回調(diào)整后的輸出

# 初始化模型和分詞器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
base_model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
lora_model = LoRA(base_model)  # 包裝 BERT 模型

# 準(zhǔn)備優(yōu)化器
optimizer = AdamW(lora_model.parameters(), lr=5e-5)

# 準(zhǔn)備示例輸入數(shù)據(jù)
texts = ["Hello, how are you?", "I am fine, thank you!"]
inputs = tokenizer(texts, padding=True, return_tensors="pt")

# 開始訓(xùn)練
lora_model.train()
for epoch in range(3):  # 設(shè)定訓(xùn)練周期
    optimizer.zero_grad()
    outputs = lora_model(inputs['input_ids'], inputs['attention_mask'])
    loss = outputs.sum()  # 這里的 loss 是示例扫外，真實(shí)場景中需要根據(jù)任務(wù)計(jì)算損失

    loss.backward()  # 后向傳播
    optimizer.step()  # 更新參數(shù)

    print(f"Epoch {epoch + 1}: Loss {loss.item()}")  # 打印損失

解釋代碼

1. LoRA 模塊：
   定義了 LoRA 類，它接受一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的模型（如 BERT）廓脆，并添加了兩個(gè)可訓(xùn)練的低秩矩陣 ( A ) 和 ( B )筛谚。在 forward 方法中，通過模型和 LoRA 層計(jì)算輸出停忿。

2. 模型初始化：
   使用 BertTokenizer 和 BertModel 初始化基礎(chǔ)模型驾讲，并將其包裝在 LoRA 類中。

3. 優(yōu)化器：
   使用 AdamW 作為優(yōu)化器，但僅優(yōu)化 LoRA 的參數(shù)吮铭。

4. 訓(xùn)練過程：
   在簡單的循環(huán)中執(zhí)行了模型的訓(xùn)練时迫，打印了每個(gè) epoch 的損失值。在實(shí)際應(yīng)用中谓晌，損失的計(jì)算應(yīng)依據(jù)具體的任務(wù)類型掠拳。

注意事項(xiàng)

1. 數(shù)據(jù)集： 實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)使用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練纸肉，確保數(shù)據(jù)格式正確溺欧。

2. 損失函數(shù)： 這里的損失計(jì)算為示例，您可能需要根據(jù)任務(wù)（如分類柏肪、生成等）使用適當(dāng)?shù)膿p失函數(shù)姐刁。

3. 設(shè)備配置： 如果在 GPU 上訓(xùn)練，請確保將模型和數(shù)據(jù)移動(dòng)到 CUDA 設(shè)備烦味。

4. 參數(shù)調(diào)試： LoRA 的低秩矩陣的大心羰埂（r）可以根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整拐叉。

小結(jié)

這是一個(gè)基本的 LoRA 微調(diào)實(shí)現(xiàn)示例岩遗，您可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行擴(kuò)展和調(diào)整扇商。通過引入 LoRA 層凤瘦，您可以在不改變大部分預(yù)訓(xùn)練參數(shù)的情況下，快速適應(yīng)特定任務(wù)案铺。