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专栏描述Java项目实战介绍Java组件安装、使用手写框架等Aws服务器实战Aws Linux服务器上操作nginx、git、JDK、VueJava微服务实战Java 微服务实战Spring Cloud Netflix套件、Spring Cloud Alibaba套件、Seata、gateway、shadingjdbc等实战操作 毕设大数据、Java Sprinboot、微服务等 Java基础篇Java基础闲聊已出HashMap、String、StringBuffer等源码分析JVM分析持续更新中 Springboot篇从创建Springboot项目到加载数据库、静态资源、输出RestFul接口、跨越问题解决到统一返回、全局异常处理、Swagger文档 Spring MVC篇从创建Spring MVC项目到加载数据库、静态资源、输出RestFul接口、跨越问题解决到统一返回 华为云服务器实战华为云Linux服务器上操作nginx、git、JDK、Vue等以及使用宝塔运维操作添加Html网页、部署Springboot项目/Vue项目等 Java爬虫通过JavaSeleniumGoogleWebDriver 模拟真人网页操作爬取花瓣网图片、bing搜索图片等 Vue实战讲解Vue3的安装、环境配置基本语法、循环语句、生命周期、路由设置、组件、axios交互、Element-ui的使用等 Spring讲解Spring(Bean)概念、IOC、AOP、集成jdbcTemplate/redis/事务等 作者主页青花锁 简介Java领域优质创作者、Java微服务架构公号作者 简历模板、学习资料、面试题库、技术互助 文末获取联系方式 文章目录 往期热门专栏回顾1、前言介绍1.1、文生图效果 2、LoRA的工作原理3、LoRA的应用场景4、LoRA的优势5、LoRA的挑战6、LoRA的实现7、未来展望 1、前言介绍
在深度学习和自然语言处理领域大规模预训练模型如GPT-3、BERT等已经展示了强大的能力。然而训练这些模型需要大量的计算资源和数据这对于许多组织和个人来说并不现实。LoRALow-Rank Adaptation作为一种轻量级的微调方法提供了一种高效且经济的解决方案。本文将详细介绍LoRA的工作原理、应用场景、以及其在大模型微调中的优势和挑战。
1.1、文生图效果
提示词 //quality, (masterpiece:1.3), (detailed), ((,best quality,)),//,cute,1girl,//,brown cat ears,animal ear fluff,(light_brown hair:1.3),(red hair: 1.1),(red inner hair: 1.4), (straight bangs: 1.4),(,long_hair,single braid :1.4),(Ahoge),(detailed eyes,blue_eyes:1.4),medium chest,//, (yellow hairpin,crescent-shaped hairpin:1.4),off_shoulders,large red ribbon,(idol costume:1.4),thigh strap,frilled skirt,gloves,//,blush,smiling,upper_teeth,looking_down,//,hand_up,(holding microphone:1.3),(standing on stage),//,indoors,crowd of audience,Glow stick,scenery,colorful light particles,(colorful lights:1.3),(laser light:1.4),glow_in_the_dark,cowboy_shot,dynamic angle
反向提示词 NSFW,text,(worst quality:1.331), (low quality:1.331), (normal quality:1.331), large head, extra digits, bad eye, extra fingers, fewer fingers, strange fingers, ((bad hands)), Strange eyes, Many hands, (Many arms), EasyNegativeV2, ng_deepnegative_v1_75t, pregnancy, badhandv4, six fingers, fused fingers, unclear eyes,poorly drawn,cloned face,bad face,
在提示词、反向提示词不变的情况下我们在导入多个LoRA并且调整参数来生成我们想要的图片。
三个LoRA:
调整LoRA值之后的效果 2、LoRA的工作原理
LoRA通过引入低秩矩阵分解技术来微调大型预训练模型。其核心思想是将预训练模型的权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积从而减少需要微调的参数数量。具体而言LoRA假设原始权重矩阵W可以近似表示为两个低秩矩阵A和B的乘积即W ≈ AB其中A和B的秩远小于W的秩。
在微调过程中LoRA仅优化低秩矩阵A和B而保持原始模型权重W不变。这种方法不仅降低了计算复杂度还减少了存储和传输的开销使得微调过程更加高效。
3、LoRA的应用场景 自然语言处理NLP: LoRA在NLP任务中表现出色如文本分类、机器翻译、情感分析等。通过微调预训练模型LoRA可以快速适应不同的语言任务和数据集。 计算机视觉: 在图像分类、目标检测和图像生成等任务中LoRA也展示了强大的适应能力。通过微调预训练的视觉模型LoRA可以在有限的计算资源下实现高效的图像处理。 语音识别: LoRA在语音识别和语音生成任务中同样具有广泛的应用前景。通过微调预训练的语音模型LoRA可以有效提升语音识别的准确性和生成质量。
4、LoRA的优势 高效性: LoRA通过低秩矩阵分解显著减少了需要微调的参数数量从而降低了计算复杂度和存储开销。这使得微调过程更加高效尤其适合资源受限的环境。 灵活性: LoRA可以应用于各种预训练模型和任务具有广泛的适应性。无论是NLP、计算机视觉还是语音识别LoRA都能提供有效的微调方案。 经济性: 相对于全量微调fine-tuning大模型LoRA需要的计算资源和时间成本大大降低。这对于小型团队和个人研究者来说尤为重要使他们能够在有限的资源下实现高效的模型优化。
5、LoRA的挑战 低秩近似的局限性: LoRA依赖于低秩矩阵分解来近似表示权重矩阵。然而在某些情况下低秩近似可能无法充分捕捉复杂的模型结构和数据特征导致性能下降。 模型选择的复杂性: 在实际应用中不同任务和数据集对模型的需求各不相同。选择合适的预训练模型和微调策略仍然是一个挑战需要进行大量的实验和调优。 安全性和隐私: 在微调过程中模型可能会接触到敏感数据。如何在保证数据安全和隐私的前提下进行高效的微调是LoRA面临的另一个重要挑战。
6、LoRA的实现
为了更好地理解LoRA的实际应用以下是一个基于PyTorch的LoRA实现示例。
import torch
import torch.nn as nnclass LoRA(nn.Module):def __init__(self, model, rank4):super(LoRA, self).__init__()self.model modelself.rank rankself.low_rank_modules nn.ModuleList()for name, module in model.named_modules():if isinstance(module, nn.Linear):in_features, out_features module.in_features, module.out_featuresA nn.Parameter(torch.randn(out_features, rank))B nn.Parameter(torch.randn(rank, in_features))self.low_rank_modules.append((name, A, B))def forward(self, x):for name, A, B in self.low_rank_modules:module dict(self.model.named_modules())[name]W module.weightlow_rank_weight A Bmodule.weight nn.Parameter(W low_rank_weight)return self.model(x) 7、未来展望
随着深度学习和大规模预训练模型的发展LoRA作为一种高效的微调方法将在更多领域和应用中发挥重要作用。未来LoRA可能会进一步优化低秩分解技术提高近似的精度和效率。此外LoRA还可以与其他优化技术结合形成更强大的微调框架。
总之LoRA为大规模预训练模型的高效微调提供了新的思路和方法。通过降低计算复杂度和存储开销LoRA使得更多人能够利用预训练模型的强大能力推动人工智能技术的普及和应用。期待未来LoRA在更多领域中的创新和突破为深度学习的发展注入新的活力。 资料获取更多粉丝福利关注下方公众号获取
