LoRA开源项目 – 大语言模型微调技术

LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）是一种用于大语言模型微调的技术。它通过冻结预训练模型的权重参数，并在每个Transformer块中注入可训练的层来减少训练计算量。LoRA使用两个线性层（A和B）来模拟权重矩阵的变化，训练时只更新A和B参数，推理时将A、B参数与预训练参数相加，几乎不会带来效果损失。该技术显著减少了存储需求，并支持高效的任务切换，同时不引入推理延迟。LoRA在多个基准测试中表现优于其他微调方法，如适配器、前缀调优和全量微调。

LoRA的特点:

1. 减少训练计算量
2. 支持高效任务切换
3. 不引入推理延迟
4. 显著减少存储需求
5. 在多个基准测试中表现优异

LoRA的功能:

1. 用于大语言模型的微调
2. 支持PyTorch模型集成
3. 在Hugging Face模型中应用
4. 适用于GPT-2、RoBERTa和DeBERTa等模型
5. 支持高效的任务切换和存储优化

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