LLM微调 | LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models

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🔥 发表于论文：(2021) LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models

😄 目的：大模型预训练+微调范式，微调成本高。LoRA只微调新增的小部分参数。

1、背景

adapter增加了模型层数，引入了额外的推理延迟；
prefix-tuning比较难训练，效果不如直接finetune。
LoRA不会引入额外的延迟，甚至原文中的实验结果表明它和全量微调效果相当，并且速度更快，计算量更少。

2、动机

论文作者得益于前人的一些关于内在维度（intrinsic dimension）的发现：模型是过参数化的，它们有更小的内在维度，模型主要依赖于这个低的内在维度（low intrinsic dimension）去做任务适配(微调)。假设模型在任务适配过程中权重的改变量是低秩（low rank）的，由此提出低秩自适应（LoRA）文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-581326.html

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论文《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》阅读

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