LoRA

编辑 | 言征出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）LLM在生成文本和理解信息方面非常有效，但它们最终受限于训练数据的语料库。 例如，如果你让一个通用的预训练模型回答与你的业务特定流程或操作有关的问题，最好的结果是它拒绝，最坏的情况是它会信誓旦旦地给出一个看似合理但错误的答案。 当然，你可以通过自己训练一个模型来解决这个问题，但所需的资源往往超出实际可行的范围。

本文旨在了解两种微调大型语言模型方法之间的差异：完全微调和低秩自适应 (LoRA)。 这两种方法都用于将预训练模型适应特定的下游任务，但它们却有所不同。 微调（Fine-tuning）是将经过预训练的大语言模型应用于下游任务的关键范例。

写在前面： 在推进 AIGC 手艺在我们营业中的运用过程中，我发现许多共事，特别是设计师和跨部门合作的团队，对 LoRA 模型在图象生成中的真实价值了解还不够深入。我们似乎更多地停留在"别人在做,我也要做"的从众心态，而没有真实认识到 LoRA 模型的战略意义和变革潜力。 这种认知差距可能会导致我们在实践中走一些弯路，无法充分发挥 LoRA 模型的优势，也难以实现 AIGC 手…

2022 年底，随着 ChatGPT 的爆火，人类正式进入了大模型时代。然而，训练大模型需要的时空斲丧依然居高不下，给大模型的普及和发展带来了巨大困难。面对这一挑拨，原先在计算机视觉领域流行的 LoRA 手艺成功转型大模型 [1][2]，带来了接近 2 倍的时间加速和实际最高 8 倍的空间压缩，将微调手艺带进千家万户。但 LoRA 手艺仍存在一定的挑拨。一是 LoRA 手艺在很多任意上还没有超过正…

作者表示：在各种有效的 LLM 微调格式中，LoRA 仍然是他的首选。LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种用于微调 LLM（大语言模型）的流行技术，最初由来自微软的研究人员在论文《 LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 》中提出。不同于其他技术，LoRA 不是调整神经网络的全部参数，而是专注于革新一小部分低秩矩阵…

用 LoRA 打造更快的 AI 模型。AI 模型功能越来越强大，结构也越来越复杂，它们的速率也成为了衡量先进程度的标准之一。如果 AI 是一辆豪华跑车，那么 LoRA 微调技术就是让它加速的涡轮增压器。LoRA 强大到什么地步？它可以让模型的处理速率提升 300%。还记得 LCM-LoRA 的惊艳表现吗？其他模型的十步，它只需要一步就能达到相媲美的效果。这是怎么做到的？Raphael G 的博客详…

这是作者 Sebastian Raschka 经过数百次实行得出的经验，值得一读。增加数据量和模型的参数量是公认的提升神经网络功能最直接的方法。目前主流的大模型的参数量已扩展至千亿级别，「大模型」越来越大的趋势还将愈演愈烈。这种趋势带来了多方面的算力挑战。想要微调参数量达千亿级别的大语言模型，不仅训练时间长，还需占用大量高功能的内存资源。为了让大模型微调的成本「打下来」，微软的研究人员开发了低秩自…

本篇文章仅拾掇归结我的LoRA训练思绪及方法，以及自己碰到的课题和解决方案的复盘拾掇。希翼对老手炼丹师们有所启迪和扶助。 LoRA 相干干货：

一般来说，大语言模型的部署都会采用「预训练 — 然后微调」的模式。但是，当针对众多任务（如个性化助手）对 base 模型进行微调时，训练和效劳成本会变得非常高昂。低秩适配（LowRank Adaptation，LoRA）是一种参数效率高的微调方法，通常用于将 base 模型适配到多种任务中，从而产生了大量从一个 base 模型衍生出来的 LoRA 适配程序。这种模式为效劳过程中的批量推理供给了大量…

上篇文章我分享了 47 个高质量的 Stable Diffusion 模型，这些模型都是别人训练好的，使用起来非常方便。但是如果我们要生成特定人物、物品或画风，别人的这些模型就满足不了了，这时候就需要通过训练自己的专属模型来实现。 目前 Stable Diffusion 主要有四种模型训练方法：Dreambooth、LoRA、Textual Inversion、Hypernetwork。本文主要介…