LORA：低资源训练策略，让大模型训练触手可及

2023-12-15 02:05:18

LORA：大模型训练的革命，赋能低资源开发

自然语言处理（NLP）领域正在经历一场大模型革命，而 LORA 的诞生则进一步推动了这一进程。LORA 作为一种低资源训练策略，正以其令人印象深刻的优势颠覆着大模型的训练范式。

LORA：低资源训练的福音

训练大模型通常需要海量的计算资源和数据，这使得许多资源受限的个人和组织望而却步。LORA 的出现改变了这一局面。LORA 采用了参数高效训练 (PEFT) 技术，巧妙地将模型参数分解为全局参数和局部参数。全局参数在整个模型中共享，而局部参数则与特定层或模块相关联。这种巧妙的设计减少了需要训练的参数数量，显著降低了计算成本和资源消耗。

LORA 的优势：引领变革

除了降低成本外，LORA 还提供了一系列令人兴奋的优势：

更快的收敛速度： LORA 优化了训练过程，使模型能够更快地收敛，从而节省了宝贵的时间。
更好的泛化能力： LORA 提升了模型的泛化能力，使它们能够在各种任务和领域表现出色。
更低的过拟合风险： LORA 巧妙地平衡了模型的复杂性和稳定性，降低了过拟合的风险，确保模型在新的数据上表现可靠。

LORA 的实现：轻松上手

LORA 的代码实现相对简单，可以使用流行的深度学习框架（例如 TensorFlow 或 PyTorch）轻松实现。以下是一个使用 TensorFlow 实现 LORA 的示例代码：

import tensorflow as tf

class LORA(tf.keras.Model):

    def __init__(self, num_layers, hidden_size, vocab_size):
        super().__init__()

        # Define the global parameters
        self.global_embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, hidden_size)
        self.global_linear = tf.keras.layers.Dense(hidden_size)

        # Define the local parameters
        self.local_layers = [tf.keras.layers.Dense(hidden_size) for _ in range(num_layers)]

    def call(self, inputs):
        # Extract the global and local parameters
        global_embedding = self.global_embedding(inputs)
        local_parameters = [layer(inputs) for layer in self.local_layers]

        # Combine the global and local parameters
        outputs = global_embedding
        for local_parameter in local_parameters:
            outputs = outputs + local_parameter

        return outputs