LoRA:大语言模型参数高效性微调方法

发布网友 发布时间：2024-08-20 12:46

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热心网友 时间：2024-09-04 20:08

大语言模型如ChatGPT和GPT-4展现了强大的通用人工智能能力，但其庞大的参数量使得领域特定知识的微调成本高昂且复杂。为解决这一问题，微软研究人员提出了LoRA，即大语言模型的低秩适应，一种高效的参数微调方法。LoRA通过在预训练模型基础上添加少量额外网络层，只训练这些新参数，降低了微调成本，同时保持了与全模型微调相近的效果。

关于LoRA的开源资源，HuggingFace提供了详细的实现代码和文档，可以供学习者实践。开源项目如Alpaca-lora和BLOOMZ 7B则结合中文语料进行了扩展训练。使用LoRA的步骤包括克隆仓库、安装依赖、微调模型，甚至可以自己训练一个像ChatGPT的模型。训练过程中，注意数据的准备，如alpaca_data.json，以及指令精调阶段的超参数设置。此外，还需将LoRA权重与基础模型合并以便于在不同项目中应用，如HuggingFace格式导出和PyTorch state_dicts的处理。

LoRA的出现简化了大模型微调的过程，为那些希望在特定领域利用大语言模型的用户提供了一种成本效益更高的解决方案。通过上述开源资源和步骤，用户可以直接参与到LoRA的实践和应用中去。

热心网友 时间：2024-09-04 20:04

大语言模型如ChatGPT和GPT-4展现了强大的通用人工智能能力，但其庞大的参数量使得领域特定知识的微调成本高昂且复杂。为解决这一问题，微软研究人员提出了LoRA，即大语言模型的低秩适应，一种高效的参数微调方法。LoRA通过在预训练模型基础上添加少量额外网络层，只训练这些新参数，降低了微调成本，同时保持了与全模型微调相近的效果。

关于LoRA的开源资源，HuggingFace提供了详细的实现代码和文档，可以供学习者实践。开源项目如Alpaca-lora和BLOOMZ 7B则结合中文语料进行了扩展训练。使用LoRA的步骤包括克隆仓库、安装依赖、微调模型，甚至可以自己训练一个像ChatGPT的模型。训练过程中，注意数据的准备，如alpaca_data.json，以及指令精调阶段的超参数设置。此外，还需将LoRA权重与基础模型合并以便于在不同项目中应用，如HuggingFace格式导出和PyTorch state_dicts的处理。

LoRA的出现简化了大模型微调的过程，为那些希望在特定领域利用大语言模型的用户提供了一种成本效益更高的解决方案。通过上述开源资源和步骤，用户可以直接参与到LoRA的实践和应用中去。