为什么要进行微调？

在快速发展的人工智能领域中，以高效和有效的方式使用大型语言模型变得越来越重要。

预训练的大型语言模型通常被称为优秀的基础模型，原因在于它们在各种任务上表现出色，

而大模型微调是将其适应到特定的目标任务或领域中。尽管预训练的大型语言模型在各种任务上表现出色，但它们并不是为特定任务而设计的。通过微调，我们可以根据目标任务的需求对模型进行调整，使其在该任务上的性能得到进一步提升。

微调使我们能够将模型调整到目标领域和目标任务。然而，它在计算上可能非常昂贵-模型越大，更新其层的成本就越高。作为更新所有层的替代方法，已经开发了参数高效的方法，例如前缀调整和适配器。

现在，又出现了一种更流行的参数高效微调技术：

低秩适应（LoRA）。LoRA是什么？它是如何工作的？与其他流行的微调方法相比如何？让我们在本文中回答所有这些问题！

LoRA思路

低秩适应（Low-Rank Adaptation）是一种参数高效的微调技术，其核心思想是对大型模型的权重矩阵进行隐式的低秩转换。

什么是低秩转换呢？

整体的想法和概念与主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）有关，我们通过一个较低维度的表示来近似表示一个高维矩阵或数据集。

换句话说，我们试图找到原始特征空间（或矩阵）中少数维度的（线性）组合，能够捕捉数据集中大部分的信息。

如下图所示：

提高权重更新效率

当我们训练神经网络中的全连接（即“稠密”）层时，如上图所示，权重矩阵通常具有完整秩（full rank）。完整秩是一个技术术语，意味着矩阵的行或列之间没有线性相关（即“冗余”）关系。相反，与完整秩相对应，低秩意味着矩阵具有冗余的行或列。详细理解如下图所示：

在深度学习中，权重矩阵通常具有完整秩，这意味着权重矩阵的行或列之间没有线性相关关系，也就是说，每个权重在模型中承担了不同的作用，没有冗余。这种情况下，权重矩阵能够充分表达模型的复杂性和丰富的特征表示能力。权重矩阵具有完整秩的好处是，模型可以通过学习到的权重进行准确的预测和分类。每个权重都对模型的输出产生影响，而且没有多余的冗余信息。

然而，在某些情况下，完整秩的权重矩阵可能会导致一些问题。例如，当训练数据量较少或数据噪声较多时，权重矩阵可能会过拟合，导致模型泛化能力下降。此外，权重矩阵中的大量参数可能会导致计算和存储的开销很大。

因此，在一些参数效率方面的研究中，人们开始关注如何利用低秩矩阵来表示权重矩阵。通过使用低秩矩阵，我们可以降低参数的数量，减少计算和存储的开销，并且仍然保留了大部分原始权重矩阵的关键信息。这样，我们可以在保持模型性能的同时，提高计算效率和模型的可解释性

因此，虽然预训练模型的权重在预训练任务中具有完整秩，但LoRA的作者指出，当预训练的大型语言模型适应新任务时，其固有维度很低，这是根据Aghajanyan等人的研究（2020）得出的。（换句话说：实际微调后的权重其实对比原始模型，能用到的权重其实很少）

低秩维度意味着数据可以通过较低维度的空间有效表示或近似，同时保留其大部分重要信息或结构。换句话说，这意味着我们可以将适应任务的新权重矩阵分解为较低维度（较小）的矩阵，而不会丢失太多重要信息。

选择低的秩

上图中的r rr是一个超参数，我们可以用它来指定适应过程中所使用的低秩矩阵的等级。较小的r rr会导致简化的低秩矩阵，从而减少适应过程中需要学习的参数数量。这可以加快训练速度，可能减少计算需求。

然而，较小的r rr会降低低秩矩阵捕捉特定任务信息的能力。这可能导致适应质量较低，模型在新任务上的表现可能不如较高的r rr好。

总结起来，在LoRA中选择较小的r rr存在模型复杂性、适应能力以及欠拟合或过拟合的风险之间的权衡。因此，重要的是尝试不同的r rr值，以找到适合新任务所需性能的合适平衡点。

实现LoRA

LoRA的实现相对简单。我们可以将其视为LLM中全连接层的修改后的前向传播。伪代码如下所示：

input_dim = 768 # 例如，预训练模型的隐藏大小
output_dim = 768 # 例如，层的输出大小
rank = 8 # 低秩适应的等级'r'
W = ... # 来自预训练网络的权重，形状为 input_dim x output_dim
W_A = nn.Parameter(torch.empty(input_dim, rank)) # LoRA权重A
W_B = nn.Parameter(torch.empty(rank, output_dim)) # LoRA权重B初始化LoRA权重
nn.init.kaiming_uniform_(W_A, a=math.sqrt(5))
nn.init.zeros_(W_B)

def regular_forward_matmul(x, W):
    h = x @ W
    return h

def lora_forward_matmul(x, W, W_A, W_B):
    h = x @ W # 常规矩阵乘法
    h += x @ (W_A @ W_B) * alpha # 使用缩放的LoRA权重
    return h

LoRA在LLaMA实现

现在，让我们使用LoRA对Meta的流行LLaMA模型进行微调的实现。除了用于训练和运行LLaMA本身（使用原始的Meta LLaMA权重）的代码外，它还包含使用LLaMA-Adapter和LoRA对LLaMA进行微调的代码。推荐阅读以下教程文件：

下载预训练权重 [ download_weights.md ]

使用LoRA进行微调 [ finetune_lora.md ]

使用Adapter进行微调 [finetune_adapter.md ]（可选，用于比较研究）

如何系统的去学习AI大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

😝有需要的小伙伴，可以V扫描下方二维码免费领取🆓

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

这份完整版的大模型 LLM 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

😝有需要的小伙伴，可以Vx扫描下方二维码免费领取🆓