【LLM学习笔记】第三篇：模型微调及LoRA介绍（附PyTorch实例）

1. 模型微调

1.1 为什么要进行模型微调？

模型微调（Fine-Tuning）是一种在深度学习中广泛应用的技术，旨在通过在特定任务上对预训练模型进行进一步训练，以提高模型在该任务上的性能。这一过程不仅仅是简单的训练调整，而是通过利用预训练模型已有的知识和特征表示，使其更好地适应新的任务需求。

预训练模型通常是在大规模数据集上训练的，这些模型已经学到了丰富的、通用的特征表示。这些特征对于许多任务都是非常有价值的。例如，在自然语言处理任务中，预训练的语言模型（如BERT、GPT等）已经学会了词义、语法结构和语境信息；在计算机视觉任务中，预训练的卷积神经网络（如ResNet、VGG等）已经学会了边缘、纹理、形状等低级特征，以及物体、场景等高级特征。通过微调，可以将这些学到的特征迁移到新的任务中，从而提高模型的初始性能。

尽管预训练模型具有强大的通用特征提取能力，但它们可能不完全适合特定任务的数据分布和特点。通过微调，可以针对特定任务的数据进行进一步训练，使模型更好地适应任务需求。例如，在医学影像分类任务中，预训练模型可能已经学会了识别一般的图像特征，但通过微调，可以使模型更专注于识别特定的医学影像特征，从而提高分类准确率。

1.2 模型微调的分类

模型微调分为全局微调（全量微调）和局部微调：

• 全局微调

  • 定义：全局微调是指对整个预训练模型的所有参数进行微调。这种方法适用于数据量较大且计算资源充足的情况。
  • 优点：可以充分利用所有参数的调整空间，使模型更好地适应特定任务。
  • 缺点：计算成本较高，容易导致过拟合，尤其是在数据量较少的情况下。

• 局部微调

  • 定义：局部微调是指只对预训练模型的部分参数进行微调，通常是最后几层或特定的模块。这种方法适用于数据量较小或计算资源有限的情况。
  • 优点：计算成本较低，可以有效避免过拟合。
  • 缺点：可能无法充分利用预训练模型的全部潜力。

本文要介绍的LoRA即属于一种高效的局部微调方法。

2. 高效模型微调LoRA

2.1 LoRA概述

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的模型微调技术，旨在通过在预训练模型中插入低秩矩阵来减少微调所需的参数量，从而提高训练效率并避免过拟合。LoRA 的核心思想是在保持预训练模型大部分参数不变的情况下，通过添加低秩矩阵来模拟参数的变化量，从而实现对特定任务的适应。

关于“低秩近似”的概念，我在此前的文章有介绍过深度学习中的常用线性代数知识汇总——第一篇：基础概念、秩、奇异值

研究表明：语言模型针对特定任务微调之后，权重矩阵通常具有很低的本征秩（Intrinsic Rank），参数更新量即便投影到较小的子空间中，也不会影响学习的有效性。因此，提出固定预训练模型参数不变，在原权重矩阵旁路添加低秩矩阵的乘积作为可训练参数，用以模拟参数的变化量。

2.2 LoRA的机理

具体来说，假设预训练权重为$W_0\in {\mathbb{R}}^{d\times k}$，可训练参数为$\Delta W=BA$，其中 $A\in {\mathbb{R}}^{d\times r}$，$B\in {\mathbb{R}}^{r\times k}$。初始化时，矩阵A通过高斯函数初始化，矩阵B为零初始化，使得训练开始之前旁路对原模型不造成影响，即参数变化量为0。对于该权重的输入$x\in {\mathbb{R}}^d$ 来说，输出如下：

$$h=W_{0}x+\Delta Wx=W_{0}x+BAx$$

3. LoRA的变体

3.1 分布式LoRA (Distributed LoRA)

分布式LoRA通过将低秩矩阵分布在多个层或模块中，进一步提高参数效率和模型性能。

• 多层低秩矩阵：在多个层中插入低秩矩阵，每个层的低秩矩阵可以有不同的秩 $r_i$。
• 参数更新：每个层的权重矩阵 $W_i$ 更新为 $W_i+B_i{A}_i$。
• 前向传播：每个层的输出$h_i$ 计算为 $h_i=W_{i}x+B_i{A}_{i}x$。

3.2 动态LoRA (Dynamic LoRA)

动态LoRA通过在训练过程中动态调整低秩矩阵的秩 $r$，以适应不同的训练阶段和任务需求。

• 动态秩调整：在训练初期使用较小的秩 $r$，随着训练的进行逐渐增加秩$r$。
• 参数更新：根据当前的秩 $r$动态计算$ \Delta W$。
• 前向传播： $h=W_{0}x+B(r)A(r)x$，其中 $B(r)$ 和 $A(r)$是根据当前秩 $r$ 动态调整的矩阵。

3.3 多任务LoRA (Multi-Task LoRA)

多任务LoRA通过在多任务学习中共享低秩矩阵，提高模型的泛化能力和资源利用率。

• 共享低秩矩阵：多个任务共享同一个低秩矩阵$A$和 $B$，但每个任务可以有自己的权重矩阵 $W_0$。
• 参数更新：每个任务的权重矩阵 $W_{0,i}$ 更新为 $W_{0,i}+BA$。
• 前向传播：每个任务的输出 $h_i$ 计算为 $h_i=W_{0,i}x+BAx$。

3.4 层级LoRA (Hierarchical LoRA)

层级LoRA通过在不同层级的模块中插入低秩矩阵，实现更细粒度的参数控制和优化。

• 多层级低秩矩阵：在不同层级的模块中插入低秩矩阵，每个模块的低秩矩阵可以有不同的秩 $r_i$。
• 参数更新：每个模块的权重矩阵$W_i$ 更新为$W_i+B_i{A}_i$。
• 前向传播：每个模块的输出 $h_i$ 计算为 $h_i=W_{i}x+B_i{A}_{i}x$。

3.5 自适应LoRA (Adaptive LoRA)

自适应LoRA通过引入自适应机制，使低秩矩阵根据输入数据动态调整，从而提高模型的适应性和性能。

• 自适应低秩矩阵：低秩矩阵 $A$ 和 $B$根据输入数据$x$动态调整。
• 参数更新：$\Delta W=B(x)A(x)$。
• 前向传播：$h=W_{0}x+B(x)A(x)x$。

3.6 集成LoRA (Ensemble LoRA)

集成LoRA通过组合多个低秩矩阵，提高模型的表达能力和鲁棒性。

• 多个低秩矩阵：使用多个低秩矩阵 $A_i$ 和 $B_i$，每个矩阵可以有不同的秩$r_i$。
• 参数更新：权重矩阵 $W$更新为 $W=W_0+{\sum }_i{B}_i{A}_i$。
• 前向传播：$h=W_{0}x+{\sum }_i{B}_i{A}_{i}x$。

LoRA的这些变体在不同的应用场景中各有优势，可以根据具体任务的需求选择合适的变体。基本LoRA适用于大多数微调任务，而分布式LoRA、动态LoRA、多任务LoRA、层级LoRA、自适应LoRA和集成LoRA则在特定场景下提供了更高的灵活性和性能。通过这些变体，LoRA技术可以更好地适应各种复杂任务，提高模型的性能和效率。

4. peft库

peft（Parameter-Efficient Fine-Tuning）是一个用于参数高效微调的库，支持多种方法，包括LoRA。下面是一个基于PyTorch和peft库的LoRA微调示例代码。这个示例将展示如何使用Hugging Face的transformers库和peft库来微调一个预训练的BERT模型。

import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
from peft import LoraConfig, get_peft_model

# 加载预训练模型和分词器
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)

# 定义LoRA配置
lora_config = LoraConfig(
    r=8,  # 低秩矩阵的秩
    lora_alpha=16,  # LoRA的缩放因子
    target_modules=["query", "value"]  # 需要应用LoRA的模块
)

# 将LoRA配置应用到模型
model = get_peft_model(model, lora_config)

# 准备一些简单的数据
train_texts = ["I love this movie.", "This movie is terrible."]
train_labels = [1, 0]  # 1 表示正类，0 表示负类

# 对数据进行编码
train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True, max_length=128, return_tensors='pt')

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

# 训练模型
model.train()
for epoch in range(3):  # 训练3个epoch
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(input_ids=train_encodings['input_ids'], attention_mask=train_encodings['attention_mask'])
    loss = loss_fn(outputs.logits, torch.tensor(train_labels))
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(f"Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.item()}")

# 保存模型
model.save_pretrained('./simple_lora_model')
tokenizer.save_pretrained('./simple_lora_model')

print("Training complete!")

5.结论

本文介绍了模型微调的目的及方法，详细说明了局部微调中的LoRA方法。