关于人工智能:LoRA-大语言模型个性化的最佳实践

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出品人：Towhee 技术团队

大型语言模型（LLM）在往年取得了极大的关注。在以往，预训练 + 微调（finetuning）成为了让模型适配于特定数据的最佳范式。然而随着大型模型的呈现，这种齐全微调（从新训练所有模型参数）将变得越来越不可行。例如，如果应用 GPT-3 175B，部署独立的经微调的模型实例（每个实例都有 175B 个参数）老本过高。在 2021 年，微软提出了一个办法叫 LoRA（低秩适应），在大模型时代越来越受到重视，并且带来了十分好的成果。该办法解冻预训练模型的权重，并将可训练的秩合成矩阵注入到 Transformer 体系结构的每个层中，从而大大减少了上游工作所需的可训练参数数量。绝对于应用 Adam 算法微调的 GPT-3 175B 模型，LoRA 能够将可训练参数数量升高 10,000 倍，GPU 内存需要缩小 3 倍。此外，LoRA 在 RoBERTa、DeBERTa、GPT- 2 和 GPT- 3 模型的模型品质方面体现与微调相当或更好，只管它具备较少的可训练参数，更高的训练吞吐量，并且不像适配器（adapters），不会减少推理提早。

|LoRA’s reparametrization: only train A and B.

|Performance of RoBERTa pretrained with/without LoRA

这个试验后果很好地阐明了这个算法的有效性。作者应用了 RoBERTa 模型在各个上游工作做 finetune。FT 就是应用全副参数进行训练，BitFit 是只训练 bias vector 解冻住其余全副的权重。能够看出除了齐全 finetune，几种其余适配办法所训练的参数量都比拟小。而 LoRA 能够训练较少的参数失去更好的后果。

LoRA 不仅在 NLP 能够证实本人是很无效的方法，因为当初越来越多的算法都是基于 transformer 开发，而这个办法针对 transformer 非常容易适配。当初很火的 stable-diffusion 也曾经被 LoRA 所攻陷，让大部分只领有无限算力的用户能够疾速 finetune 出一个针对本人数据所应用的 LoRA 模型。随着大模型越来越受到重视，成为各种工作的基线，置信这个办法会成为大模型时代的最惯例的操作。

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