大模型低秩分解
目录
低秩分解
举例
具体步骤与结果
应用场景
低秩分解
是一种矩阵分解技术，其核心思想是将一个大矩阵分解为两个或多个更小、更简单的矩阵的乘积，同时这些小的矩阵通常具有更低的秩。这种分解方法有助于减少参数量、降低计算复杂度和内存占用，常用于模型压缩和加速。以下是一个关于低秩分解的详细举例：
举例
假设我们有一个4x4的矩阵M，如下所示：
我们希望将这个矩阵分解为两个矩阵A（4x2）和B（2x4）的乘积，即 M≈A×B。这里的k（秩）为2，远小于原矩阵的维度。
通过应用优化算法（如梯度下降或交替最小二乘法），我们可以找到近似的A和B，使得 M≈A×B。这种分解有助于揭示M的主要特征，同时减少数据的复杂度。
具体步骤与结果
- 初始化