语言大模型的模型微调方法LoRA
LoRA（Low-Rank Adaptation） 是一种近年来提出的高效微调方法，专门用于优化大型预训练语言模型（如GPT、BERT等）。它解决了传统微调方法中的计算效率问题，使得在资源有限的情况下，依然能够对大模型进行有效的任务特定微调。以下是LoRA的详细介绍：
1. 背景与挑战
在训练大型预训练语言模型（例如GPT-3或BERT）时，通常需要大量的计算资源和存储空间。在进行模型微调时，为了使得模型适应特定任务，通常需要对所有模型参数进行更新，这会导致：
- 高昂的计算成本。
- 大量的内存占用。
- 微调过程不够高效。
为了应对这些挑战，LoRA提出了一种新的方法，通过对模型的部分参数进行低秩适配，而不是直接微调所有参数，从而大大减少了训练资源的需求。
2. LoRA的核心思想
LoRA的核心思想是 低秩适配，即将模型中的某些权重矩阵分解为两个较低秩的矩阵。具体来说，它通过在原有的模型参数矩阵上添加一个低秩矩阵来进行适应性调整，而不是修改整个权重矩阵。