AI交流(进群备注:LoRA 家族)

LoRA(低秩适应)及其家族变体是一系列用于高效微调大型语言模型的技术。通过在预训练权重矩阵旁边添加两个较小的可训练矩阵,LoRA 显著减少了需要训练的参数数量,同时保持了模型性能。LoRA 家族包括多个变体,如 VeRA、LoRA-FA、AdaLoRA、DoRA 和 Delta-LoRA,这些变体进一步优化了内存使用、参数分配和学习能力,广泛应用于自然语言处理和视觉语言任务。
LoRA 家族的特点:
- 1. 冻结预训练权重,注入低秩矩阵,减少参数数量
- 2. 使用共享低秩矩阵和缩放向量,进一步减少参数
- 3. 优化内存使用,减少激活内存需求
- 4. 根据权重重要性动态分配参数预算
- 5. 将权重分解为大小和方向,增强学习能力和稳定性
- 6. 结合低秩矩阵的增量更新和高秩参数调整,提升表示学习能力
LoRA 家族的功能:
- 1. 自然语言处理(NLP):文本分类、机器翻译、对话生成
- 2. 视觉语言任务:图像-文本理解、视觉指令调优
- 3. 资源受限环境:边缘设备部署
- 4. 多任务适应:快速切换任务
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