調(diào)教LLaMA類模型沒那么難，LoRA將模型微調(diào)縮減到幾小時
選自Lightning AI
提高權(quán)重更新效率論文《 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》提出將權(quán)重變化 ΔW 分解為秩較低的表示。（LoRA 不會直接分解矩陣，而是通過反向傳播來學習分解的矩陣）。在仔細研究 LoRA 之前，我們先簡要解釋一下規(guī)則微調(diào)期間的訓(xùn)練程序。首先是權(quán)重變化 ΔW。假設(shè) W 表示給定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中的權(quán)重矩陣。然后，使用常規(guī)反向傳播，我們可以獲得權(quán)重更新 ΔW，它通常被計算為損失乘以學習率的負梯：
然后，得到 ΔW 后，原始權(quán)重按如下公式更新：W'=W+ΔW。如下圖所示（為了簡單起見，省略了偏置矢量）。或者，我們可以保持權(quán)重更新矩陣分離，并按如下公式計算輸出：h=Wx+ΔWx：
?當在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練全連接（即 dense）層時，如上所示，權(quán)重矩陣通常具有全秩，這意味著矩陣不具有任何線性相關(guān)（即冗余）的行或列。相比之下，與全秩相比，低秩意味著矩陣具有冗余的行或列。 因此，盡管預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重是滿秩矩陣，但根據(jù) Aghajanyan 等人的說法，LoRA 的作者指出預(yù)訓(xùn)練的大型語言模型在適應(yīng)新任務(wù)時具有較低的內(nèi)在維度。低內(nèi)在維度意味著數(shù)據(jù)可以由低維度空間有效地表示或近似，同時保留其大部分基本信息或結(jié)構(gòu)。換句話說，這意味著可以將適應(yīng)任務(wù)的新權(quán)重矩陣分解為低維（較?。┚仃?，而不會丟失太多重要信息。例如，假設(shè) ΔW 是 A×B 維權(quán)重矩陣的權(quán)重更新矩陣，這個權(quán)重更新矩陣可以分解為兩個較小的矩陣：ΔW=W_A W_B，其中 W_A 是 A×r 維矩陣，W_B 是 r×B 維矩陣。在這里，我們保持原始權(quán)重 W 凍結(jié)，并且只訓(xùn)練新的矩陣 W_A 和 W_B。如下圖所示。
，這意味著需要從原始權(quán)重開始訓(xùn)練。參數(shù)效率接下來說一說最棘手的問題：如果引入新的權(quán)重矩陣，參數(shù)如何才能有效？新的矩陣 W_A 和 W_B 可以非常小。例如，假設(shè) A=100，B=500，那么 ΔW 的大小為 100×500=50000。如果將其分解為兩個較小的矩陣，一個 100×5 維矩陣 W_A 和一個 5×500 維矩陣 W_B。這兩個矩陣總共只有 5×100+5×500=3000 個參數(shù)。減少推理開銷在實踐中，如果在如上所示的訓(xùn)練后保持原始權(quán)重 W 以及矩陣 W_A 和 W_B 處于分離狀態(tài)，推理過程中就會額外產(chǎn)生效率損失，因為引入了額外的計算步驟。相反可以在訓(xùn)練后通過 W’=W+W_A?W_B 更新權(quán)重，這類似于前面提到的 W’=W+ΔW。然而，保持權(quán)重矩陣 W_A 和 W_B 分離也可能有些優(yōu)勢。例如，假設(shè)希望保留預(yù)訓(xùn)練的模型作為各種客戶的基礎(chǔ)模型，并且希望從基礎(chǔ)模型開始為每個客戶創(chuàng)建一個微調(diào)的 LLM。在這種情況下，就不需要為每個客戶存儲完整的權(quán)重矩陣 W’。不然存儲模型的所有權(quán)重 W’=W+W_A W_B 對于 LLM 來說可能非常大，因為 LLM 通常具有數(shù)十億到數(shù)萬億的權(quán)重參數(shù)。因此，可以保留原始模型 W，只需要存儲新的輕量級矩陣 W_A 和 W_B。用具體的數(shù)字來說明的話，一個完整的 7B LLaMA checkpoint 需要 23 GB 的存儲容量，而選擇 r=8 的秩，則 LoRA 權(quán)重可以小到 8 MB。實踐效果LoRA 在實踐中有多好，與完全微調(diào)和其他參數(shù)有效方法相比如何？根據(jù) LoRA 的論文，在幾個特定任務(wù)的基準測試中，使用 LoRA 的模型的建模性能略好于使用 Adapters、prompt tuning 或 prefix tuning 的模型。通常，LoRA 的性能甚至比微調(diào)所有層更好，如下面 LoRA 論文的注釋表所示。
值得注意的是，LoRA 與其他微調(diào)方法正交，這意味著它也可以與 Adapters 或 prefix tuning 相結(jié)合。LoRA & LLaMA現(xiàn)在，讓我們使用 LoRA 來微調(diào) Meta 提出的 LLaMA 模型。除了用于訓(xùn)練和運行 LLaMA 本身的代碼（使用原始的 Meta-LLaMA 權(quán)重）外，還包含用于使用 LLaMA Adapter 和 LoRA 微調(diào) LLaMA 的代碼。作者建議使用以下操作方法文件：
Alpaca 52k 數(shù)據(jù)集是使用上述 Self-Instruct 程序收集的。但是，也可以使用（或?qū)⑵渑c）替代數(shù)據(jù)集進行比較。例如，一個有趣的候選數(shù)據(jù)集是最近發(fā)布的開源 databricks-doolly-15k 數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含 databricks 員工編寫的約 15k 條指令 / 響應(yīng)微調(diào)記錄。Lit LLaMA 存儲庫包含一個數(shù)據(jù)集制備腳本，可以選擇使用 Dolly 15k 數(shù)據(jù)集。給定以下超參數(shù)設(shè)置（塊大小、批大小和 LoRA 的 r），Adapter 和 LoRA 都可以以 bfloat-16 的混合精度，在具有 24 Gb RAM 的單個 GPU 上微調(diào) 7B 參數(shù)的 LLaMA 基本模型。LoRA
LaMA Adapter
如果代碼將來發(fā)生變化，GitHub 上會同步更新代碼（帶有超參數(shù)設(shè)置）。Adapter 在 A100 上使用了大約 22 Gb 的空間，并在 162 分鐘內(nèi)完成了 62400 次迭代。同樣的迭代次數(shù)下，LoRA 使用了 21 Gb 的內(nèi)存，在 192 分鐘內(nèi)完成。總之，同樣基于 Lit-LLaMA 的 Adapter 和 LoRA 使用的 RAM 數(shù)量大致相同，訓(xùn)練時間大致相同。（請注意，這是在單個 GPU 上進行的，但如果有多個 GPU，只需將設(shè)備參數(shù)更改為 > 1 即可利用額外的加速！）相比之下，完全微調(diào)（LLaMA 7B 由 32 個 Transformer 塊和 3 個全連接的輸出層組成）需要至少 2 個具有至少 30Gb 的 GPU 和完全分片訓(xùn)練來分配權(quán)重。或者，可以使用 4 個 GPU，每個 GPU 的最大內(nèi)存使用量為 22 Gb。在 4 個 GPU 上進行訓(xùn)練，訓(xùn)練耗時 1956 分鐘。在單個 GPU 上至少需要 6000 分鐘，這將比參數(shù)高效的 LLaMA Adapter 或 LoRA 代價昂貴 30-40 倍。接下來，本文將介紹應(yīng)用不同微調(diào)策略后的模型輸出。評估建模性能有幾種度量標準可用于評估 LLM 生成的文本。例如，困惑度、BLEU 和 ROUGE 分數(shù)是自然語言處理中用來評估 LLM 在各種任務(wù)中的表現(xiàn)的一些最常見的評估指標。然而，所有這些指標都有很大的缺點，人工評估仍然是黃金標準 —— 人工評估的缺點是創(chuàng)建成本高，難以自動化。簡單起見，本文只關(guān)注定性比較，看看各種模型產(chǎn)生的一些輸出。為了對模型進行定性比較，本文將使用 “請解釋權(quán)重衰減是如何工作的” 作為 prompt。基準模型
請解釋一下權(quán)重衰減是如何工作的…… 以及為什么它有時看起來有效，有時無效！最簡單地說，權(quán)重衰減從模型中刪除特征（作為特征重要性的函數(shù)），它也被稱為正則化。推理時間 1:4.18 秒，11.95 個 token / 秒正如我們所看到的，模型開始通過附加 “… 以及為什么它有時看起來有效，有時不起作用！” 來補全 prompt。這是因為基礎(chǔ)模型只在下一個單詞預(yù)測任務(wù)中進行了訓(xùn)練，沒有經(jīng)過專門的訓(xùn)練來處理指令。盡管如此，它試圖在下面進一步解釋。這種解釋對正則化做出了一些正確的解釋，但它并沒有真正捕捉到權(quán)重衰減的關(guān)鍵機制。LLaMA-Adapter
權(quán)重衰減是一種懲罰詞條字數(shù)的方法。通過選擇單詞較少的句子，模型更有可能選擇那些可能提供重要信息的句子。推理時間：總計 7.04 秒，14.21 個 tokens/sec。使用的內(nèi)存：13.56 GB。這個解釋在語法上是合理的，但也不一定是我們想要的。LoRA
權(quán)重衰減是機器學習模型中用于減少過擬合的算法參數(shù)。這是一個調(diào)整模型權(quán)重的過程，以減少模型中不太重要的特征的影響并防止過擬合。權(quán)重衰減是通過向權(quán)重添加少量噪聲來減少模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的影響。這個過程鼓勵模型更多地關(guān)注對預(yù)測任務(wù)更重要的特征。推理時間：總計 3.25 秒，30.76 個 tokens/sec。使用的內(nèi)存：27.65 GB。可以看到離期望的答案越來越近了；放到廣義線性模型中，這種解釋確實有意義，在廣義線性模型中，會強迫模型學習與輸入特征相乘結(jié)果較小的權(quán)重參數(shù)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，這通常會應(yīng)用于模型中的所有權(quán)重參數(shù)。上面的 LoRA 方法目前來說使用的內(nèi)存最多。然而，如前所述，可以通過將 LoRA 權(quán)重與預(yù)訓(xùn)練的模型權(quán)重合并來減少這種內(nèi)存使用。由于評估 LLM 本身就是一個大課題，因此這種定性概述只能反應(yīng)每個模型能力的一小部分。但這里的要點是，LoRA 可以用于以相對經(jīng)濟高效的方式在指令數(shù)據(jù)集上微調(diào) LLM。結(jié)論本文討論了低秩自適應(yīng)（LoRA），這是一種參數(shù)完全微調(diào)的有效替代方案。使用 LoRA，可以在幾個小時內(nèi)在單個 GPU 上對 LLaMA 等相對較大的模型進行微調(diào)，這使得它對那些不想在 GPU 資源上花費數(shù)千美元的人特別有吸引力。LoRA 的特別之處在于，可以選擇性地將新的 LoRA 權(quán)重矩陣與原始的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重合并，這樣在推理過程中就不會產(chǎn)生額外的開銷或復(fù)雜性。隨著越來越多的 ChatGPT 或 GPT-4 開源替代品的出現(xiàn)，在特定的目標數(shù)據(jù)集或目標上微調(diào)和定制這些 LLM 將在各個研究領(lǐng)域和行業(yè)變得越來越有吸引力。而 LoRA 等參數(shù)有效的微調(diào)技術(shù)使微調(diào)更具資源效率和可訪問性。Lit LLaMA 存儲庫中提供了諸如 LoRA 和 LLaMA Adapter 之類的參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)。原文鏈接：https://lightning.ai/pages/community/tutorial/lora-llm/
作者：Sebastian Raschka
機器之心編譯
編輯：趙陽
LoRA 微調(diào)方法，隨著大模型的出現(xiàn)而走紅。
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最近幾個月，ChatGPT 等一系列大語言模型（LLM）相繼出現(xiàn)，隨之而來的是算力緊缺日益嚴重。雖然人人都想打造專屬于自己的大模型，但是能負擔得起上億參數(shù)模型訓(xùn)練的機構(gòu)卻寥寥無幾。在快速發(fā)展的人工智能領(lǐng)域，以高效和有效的方式使用大型語言模型正變得越來越重要。LoRA（Low-Rank Adaption，低秩自適應(yīng)） 作為微調(diào) LLMs 一種比較出圈的技術(shù)，其額外引入了可訓(xùn)練的低秩分解矩陣，同時固定住預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，從而大大減少了下游任務(wù)的可訓(xùn)練參數(shù)數(shù)量。本文中，來自 Lightning AI 首席人工智能教育家 Sebastian Raschka 將帶你了解如何以高效的方式用 LoRA 來微調(diào) LLM。下面是全文內(nèi)容。為什么要進行微調(diào)？預(yù)訓(xùn)練大語言模型通常被稱為基礎(chǔ)模型，這樣稱呼的原因是：大語言模型在各種任務(wù)中表現(xiàn)良好，可以將它們用作對目標任務(wù)進行微調(diào)的基礎(chǔ)。正如 Sebastian Raschka 在上一篇博文《Understanding Parameter-Efficient Finetuning of Large Language Models: From Prefix Tuning to LLaMA-Adapters》中所討論的，微調(diào)能夠使模型適應(yīng)目標域和目標任務(wù)。盡管如此，大模型在計算上的成本可能非常昂貴 —— 模型越大，更新其網(wǎng)絡(luò)層的成本就越高。如果不想將網(wǎng)絡(luò)中所有的層都進行更新，可以使用諸如前綴微調(diào)和適配器之類的高效調(diào)參方法。如今，有一種更流行的微調(diào)技術(shù)：Hu 等人提出的低秩自適應(yīng)（LoRA）。什么是 LoRA？它是如何工作的？它與其他流行的微調(diào)方法相比如何？本文將回答所有這些問題。
提高權(quán)重更新效率論文《 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》提出將權(quán)重變化 ΔW 分解為秩較低的表示。（LoRA 不會直接分解矩陣，而是通過反向傳播來學習分解的矩陣）。在仔細研究 LoRA 之前，我們先簡要解釋一下規(guī)則微調(diào)期間的訓(xùn)練程序。首先是權(quán)重變化 ΔW。假設(shè) W 表示給定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中的權(quán)重矩陣。然后，使用常規(guī)反向傳播，我們可以獲得權(quán)重更新 ΔW，它通常被計算為損失乘以學習率的負梯：然后，得到 ΔW 后，原始權(quán)重按如下公式更新：W'=W+ΔW。如下圖所示（為了簡單起見，省略了偏置矢量）。或者，我們可以保持權(quán)重更新矩陣分離，并按如下公式計算輸出：h=Wx+ΔWx：
其中 x 表示輸入，如下所示：
?當在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練全連接（即 dense）層時，如上所示，權(quán)重矩陣通常具有全秩，這意味著矩陣不具有任何線性相關(guān)（即冗余）的行或列。相比之下，與全秩相比，低秩意味著矩陣具有冗余的行或列。 因此，盡管預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重是滿秩矩陣，但根據(jù) Aghajanyan 等人的說法，LoRA 的作者指出預(yù)訓(xùn)練的大型語言模型在適應(yīng)新任務(wù)時具有較低的內(nèi)在維度。低內(nèi)在維度意味著數(shù)據(jù)可以由低維度空間有效地表示或近似，同時保留其大部分基本信息或結(jié)構(gòu)。換句話說，這意味著可以將適應(yīng)任務(wù)的新權(quán)重矩陣分解為低維（較?。┚仃?，而不會丟失太多重要信息。例如，假設(shè) ΔW 是 A×B 維權(quán)重矩陣的權(quán)重更新矩陣，這個權(quán)重更新矩陣可以分解為兩個較小的矩陣：ΔW=W_A W_B，其中 W_A 是 A×r 維矩陣，W_B 是 r×B 維矩陣。在這里，我們保持原始權(quán)重 W 凍結(jié)，并且只訓(xùn)練新的矩陣 W_A 和 W_B。如下圖所示。
，這意味著需要從原始權(quán)重開始訓(xùn)練。參數(shù)效率接下來說一說最棘手的問題：如果引入新的權(quán)重矩陣，參數(shù)如何才能有效？新的矩陣 W_A 和 W_B 可以非常小。例如，假設(shè) A=100，B=500，那么 ΔW 的大小為 100×500=50000。如果將其分解為兩個較小的矩陣，一個 100×5 維矩陣 W_A 和一個 5×500 維矩陣 W_B。這兩個矩陣總共只有 5×100+5×500=3000 個參數(shù)。減少推理開銷在實踐中，如果在如上所示的訓(xùn)練后保持原始權(quán)重 W 以及矩陣 W_A 和 W_B 處于分離狀態(tài)，推理過程中就會額外產(chǎn)生效率損失，因為引入了額外的計算步驟。相反可以在訓(xùn)練后通過 W’=W+W_A?W_B 更新權(quán)重，這類似于前面提到的 W’=W+ΔW。然而，保持權(quán)重矩陣 W_A 和 W_B 分離也可能有些優(yōu)勢。例如，假設(shè)希望保留預(yù)訓(xùn)練的模型作為各種客戶的基礎(chǔ)模型，并且希望從基礎(chǔ)模型開始為每個客戶創(chuàng)建一個微調(diào)的 LLM。在這種情況下，就不需要為每個客戶存儲完整的權(quán)重矩陣 W’。不然存儲模型的所有權(quán)重 W’=W+W_A W_B 對于 LLM 來說可能非常大，因為 LLM 通常具有數(shù)十億到數(shù)萬億的權(quán)重參數(shù)。因此，可以保留原始模型 W，只需要存儲新的輕量級矩陣 W_A 和 W_B。用具體的數(shù)字來說明的話，一個完整的 7B LLaMA checkpoint 需要 23 GB 的存儲容量，而選擇 r=8 的秩，則 LoRA 權(quán)重可以小到 8 MB。實踐效果LoRA 在實踐中有多好，與完全微調(diào)和其他參數(shù)有效方法相比如何？根據(jù) LoRA 的論文，在幾個特定任務(wù)的基準測試中，使用 LoRA 的模型的建模性能略好于使用 Adapters、prompt tuning 或 prefix tuning 的模型。通常，LoRA 的性能甚至比微調(diào)所有層更好，如下面 LoRA 論文的注釋表所示。值得注意的是，LoRA 與其他微調(diào)方法正交，這意味著它也可以與 Adapters 或 prefix tuning 相結(jié)合。LoRA & LLaMA現(xiàn)在，讓我們使用 LoRA 來微調(diào) Meta 提出的 LLaMA 模型。除了用于訓(xùn)練和運行 LLaMA 本身的代碼（使用原始的 Meta-LLaMA 權(quán)重）外，還包含用于使用 LLaMA Adapter 和 LoRA 微調(diào) LLaMA 的代碼。作者建議使用以下操作方法文件：
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下載預(yù)訓(xùn)練的權(quán)重：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama/blob/main/howto/download_weights.md
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使用 LoRA 進行微調(diào)：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama/blob/main/howto/finetune_lora.md
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使用適配器進行微調(diào)：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama/blob/main/howto/finetune_adapter.md（可選，用于比較研究）
下一節(jié)將比較 7B LLaMA 基礎(chǔ)模型與使用 LoRA 和 LLaMA Adapter 微調(diào)的 7B LLaMA 基礎(chǔ)模型。（請注意，需要具有至少 24 GB RAM 的 GPU）。計算性能基準本節(jié)中，作者將比較 LLaMA 7B 基礎(chǔ)模型與使用 LoRA 和 LLaMA Adapter 微調(diào)的基礎(chǔ)模型的計算性能。微調(diào)數(shù)據(jù)集是 Alpaca 52k 指令數(shù)據(jù)集，其結(jié)構(gòu)如下：
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種子任務(wù)池，包含一組人工編寫的指令（本例中為 175 條）和樣本指令；
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使用預(yù)訓(xùn)練的 LLM（如 GPT-3）來確定任務(wù)類別；
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給定新指令，讓預(yù)訓(xùn)練的 LLM 生成響應(yīng)結(jié)果；
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在將響應(yīng)結(jié)果添加到任務(wù)池之前，先收集、剪枝和篩選響應(yīng)結(jié)果。
Alpaca 52k 數(shù)據(jù)集是使用上述 Self-Instruct 程序收集的。但是，也可以使用（或?qū)⑵渑c）替代數(shù)據(jù)集進行比較。例如，一個有趣的候選數(shù)據(jù)集是最近發(fā)布的開源 databricks-doolly-15k 數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含 databricks 員工編寫的約 15k 條指令 / 響應(yīng)微調(diào)記錄。Lit LLaMA 存儲庫包含一個數(shù)據(jù)集制備腳本，可以選擇使用 Dolly 15k 數(shù)據(jù)集。給定以下超參數(shù)設(shè)置（塊大小、批大小和 LoRA 的 r），Adapter 和 LoRA 都可以以 bfloat-16 的混合精度，在具有 24 Gb RAM 的單個 GPU 上微調(diào) 7B 參數(shù)的 LLaMA 基本模型。LoRALaMA Adapter如果代碼將來發(fā)生變化，GitHub 上會同步更新代碼（帶有超參數(shù)設(shè)置）。Adapter 在 A100 上使用了大約 22 Gb 的空間，并在 162 分鐘內(nèi)完成了 62400 次迭代。同樣的迭代次數(shù)下，LoRA 使用了 21 Gb 的內(nèi)存，在 192 分鐘內(nèi)完成。總之，同樣基于 Lit-LLaMA 的 Adapter 和 LoRA 使用的 RAM 數(shù)量大致相同，訓(xùn)練時間大致相同。（請注意，這是在單個 GPU 上進行的，但如果有多個 GPU，只需將設(shè)備參數(shù)更改為 > 1 即可利用額外的加速！）相比之下，完全微調(diào)（LLaMA 7B 由 32 個 Transformer 塊和 3 個全連接的輸出層組成）需要至少 2 個具有至少 30Gb 的 GPU 和完全分片訓(xùn)練來分配權(quán)重。或者，可以使用 4 個 GPU，每個 GPU 的最大內(nèi)存使用量為 22 Gb。在 4 個 GPU 上進行訓(xùn)練，訓(xùn)練耗時 1956 分鐘。在單個 GPU 上至少需要 6000 分鐘，這將比參數(shù)高效的 LLaMA Adapter 或 LoRA 代價昂貴 30-40 倍。接下來，本文將介紹應(yīng)用不同微調(diào)策略后的模型輸出。評估建模性能有幾種度量標準可用于評估 LLM 生成的文本。例如，困惑度、BLEU 和 ROUGE 分數(shù)是自然語言處理中用來評估 LLM 在各種任務(wù)中的表現(xiàn)的一些最常見的評估指標。然而，所有這些指標都有很大的缺點，人工評估仍然是黃金標準 —— 人工評估的缺點是創(chuàng)建成本高，難以自動化。簡單起見，本文只關(guān)注定性比較，看看各種模型產(chǎn)生的一些輸出。為了對模型進行定性比較，本文將使用 “請解釋權(quán)重衰減是如何工作的” 作為 prompt。基準模型請解釋一下權(quán)重衰減是如何工作的…… 以及為什么它有時看起來有效，有時無效！最簡單地說，權(quán)重衰減從模型中刪除特征（作為特征重要性的函數(shù)），它也被稱為正則化。推理時間 1:4.18 秒，11.95 個 token / 秒正如我們所看到的，模型開始通過附加 “… 以及為什么它有時看起來有效，有時不起作用！” 來補全 prompt。這是因為基礎(chǔ)模型只在下一個單詞預(yù)測任務(wù)中進行了訓(xùn)練，沒有經(jīng)過專門的訓(xùn)練來處理指令。盡管如此，它試圖在下面進一步解釋。這種解釋對正則化做出了一些正確的解釋，但它并沒有真正捕捉到權(quán)重衰減的關(guān)鍵機制。LLaMA-Adapter權(quán)重衰減是一種懲罰詞條字數(shù)的方法。通過選擇單詞較少的句子，模型更有可能選擇那些可能提供重要信息的句子。推理時間：總計 7.04 秒，14.21 個 tokens/sec。使用的內(nèi)存：13.56 GB。這個解釋在語法上是合理的，但也不一定是我們想要的。LoRA權(quán)重衰減是機器學習模型中用于減少過擬合的算法參數(shù)。這是一個調(diào)整模型權(quán)重的過程，以減少模型中不太重要的特征的影響并防止過擬合。權(quán)重衰減是通過向權(quán)重添加少量噪聲來減少模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的影響。這個過程鼓勵模型更多地關(guān)注對預(yù)測任務(wù)更重要的特征。推理時間：總計 3.25 秒，30.76 個 tokens/sec。使用的內(nèi)存：27.65 GB。可以看到離期望的答案越來越近了；放到廣義線性模型中，這種解釋確實有意義，在廣義線性模型中，會強迫模型學習與輸入特征相乘結(jié)果較小的權(quán)重參數(shù)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，這通常會應(yīng)用于模型中的所有權(quán)重參數(shù)。上面的 LoRA 方法目前來說使用的內(nèi)存最多。然而，如前所述，可以通過將 LoRA 權(quán)重與預(yù)訓(xùn)練的模型權(quán)重合并來減少這種內(nèi)存使用。由于評估 LLM 本身就是一個大課題，因此這種定性概述只能反應(yīng)每個模型能力的一小部分。但這里的要點是，LoRA 可以用于以相對經(jīng)濟高效的方式在指令數(shù)據(jù)集上微調(diào) LLM。結(jié)論本文討論了低秩自適應(yīng)（LoRA），這是一種參數(shù)完全微調(diào)的有效替代方案。使用 LoRA，可以在幾個小時內(nèi)在單個 GPU 上對 LLaMA 等相對較大的模型進行微調(diào)，這使得它對那些不想在 GPU 資源上花費數(shù)千美元的人特別有吸引力。LoRA 的特別之處在于，可以選擇性地將新的 LoRA 權(quán)重矩陣與原始的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重合并，這樣在推理過程中就不會產(chǎn)生額外的開銷或復(fù)雜性。隨著越來越多的 ChatGPT 或 GPT-4 開源替代品的出現(xiàn)，在特定的目標數(shù)據(jù)集或目標上微調(diào)和定制這些 LLM 將在各個研究領(lǐng)域和行業(yè)變得越來越有吸引力。而 LoRA 等參數(shù)有效的微調(diào)技術(shù)使微調(diào)更具資源效率和可訪問性。Lit LLaMA 存儲庫中提供了諸如 LoRA 和 LLaMA Adapter 之類的參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)。原文鏈接：https://lightning.ai/pages/community/tutorial/lora-llm/
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原文標題：調(diào)教LLaMA類模型沒那么難，LoRA將模型微調(diào)縮減到幾小時
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