什么是LoRA,LoRA什么意思

AI解读 5个月前 硕雀
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什么是LoRA,LoRA什么意思

LoRA全称为Low-Rank Adaptation of Large Language Models(大型语言模型的低秩适应),是一种用于微调大型预训练语言模型的技术。其主要目的是通过在特定层插入低秩矩阵来减少参数量,旨在降低训练过程中所需的计算资源和存储需求的同时,提高模型的效率和性能。

LoRA技术通过在大型语言模型中引入少量可训练的低秩矩阵,而不是直接修改原有的稠密权重矩阵,这样可以显著减少显存占用并加速训练过程。这种方法不仅能够保持预训练模型大部分参数不变,还能在特定任务上进行有效的适应和调整。

LoRA的应用场景非常广泛,特别是在需要快速、高效地对大语言模型进行风格定制或特定任务微调时表现出色。例如,在Stable DiffusionAI绘画工具中,LoRA允许使用低阶适应技术来快速微调扩散模型,从而实现对输出图片结果的调整。

总结而言,LoRA是一种创新的低秩近似方法,旨在通过减少训练参数数量来提升大型语言模型的微调效率和效果。

来源:www.aiug.cn
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