大白话:
DL的本质就是矩阵的乘法,就能实现LLM,
假设两个矩阵都很大,一个mxn,一个nxd的矩阵,m,n,d这几个数字可能几千甚至上万的场景,计算起来代价很大,如果我们可以small 这些数字,缩小到10甚至5这样的scenario,cost就非常的小。
训练的时候只训练 右边橙色的AB矩阵
那么基于什么理论,我们可以这么搞呢?
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【OpenLLM 006】LoRA:大模型的低秩适配-最近大火的lora到底是什么东西?为啥stable diffusion和开源ChatGPT复现都在用? - 知乎 (zhihu.com)
Reference
深入浅出剖析 LoRA 技术原理_lora csdn-CSDN博客
【OpenLLM 006】LoRA:大模型的低秩适配-最近大火的lora到底是什么东西?为啥stable diffusion和开源ChatGPT复现都在用? - 知乎 (zhihu.com)文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-743506.html
PaperReading-“Intrinsic Dimension” - 知乎 (zhihu.com) //中科大少年班的孩子写的,挺不错的文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-743506.html
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