微调大模型必备技术：LoRA、AdaLoRA、QLoRA一览

2023-02-11 10:54:04

大模型微调新时代：LoRA、AdaLoRA和QLoRA领衔

导读

随着人工智能的飞速发展，大模型不断涌现，但对于普通大众来说，对这些大模型进行预训练或全量微调仍旧是遥不可及的梦想。不过，近几年兴起的LoRA、AdaLoRA和QLoRA等参数高效微调技术正改变着这一局面，为我们提供了一种全新的方式来微调大模型，让普通人也能享受到大模型带来的无限可能。

LoRA：轻巧高效，无忧微调

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种简单且有效的参数高效微调技术。它的核心思想是通过引入一个低秩矩阵来修改模型的参数，从而实现在不增加模型容量的前提下提升模型性能。与全量微调相比，LoRA只需要微调一小部分参数，大大降低了微调难度和计算成本。

在实际应用中，LoRA已广泛应用于文本生成、图像生成和语音合成等多个领域。例如，在文本生成任务中，LoRA可以帮助模型学习新的写作风格或语言；在图像生成任务中，LoRA可以助力模型生成更逼真的图像；在语音合成任务中，LoRA可以辅助模型合成更自然的人类语音。

代码示例：

import lora_module as lm
import torch

model = lm.LoRAModule(model)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(10):
    for batch in train_data:
        optimizer.zero_grad()
        loss = model(batch).loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

AdaLoRA：自适应微调，因需而变

AdaLoRA（Adaptive Low-Rank Adaptation）是LoRA的升级版，它通过引入自适应机制进一步提升了微调效率。AdaLoRA能够根据不同的任务和数据自动调整微调参数，从而在保证模型性能的同时进一步降低微调难度。

AdaLoRA同样可以应用于各种大模型，例如文本生成、图像生成和语音合成等领域。与LoRA相比，AdaLoRA能够更加精准地针对特定任务和数据进行微调，从而获得更好的效果。

代码示例：

import adalora_module as am
import torch

model = am.AdaLoRAModule(model)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(10):
    for batch in train_data:
        optimizer.zero_grad()
        loss = model(batch).loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

QLoRA：量子之舞，微调无界

QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）是LoRA的量子版本，它通过使用量子计算进一步提升了微调效率。QLoRA能够将微调参数量化，从而大幅减少微调所需的计算资源。

QLoRA同样适用于文本生成、图像生成和语音合成等大模型领域。与LoRA和AdaLoRA相比，QLoRA能够在更少的计算资源下达到相似的效果，为大模型的快速微调提供了新的可能性。

代码示例：

import qlora_module as qm
import torch
import pennylane as pl

model = qm.QLoRAModule(model)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(10):
    for batch in train_data:
        optimizer.zero_grad()
        loss = model(batch).loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

结语：微调新时代，大模型触手可及

LoRA、AdaLoRA和QLoRA这三种参数高效微调技术为我们提供了一种全新的方式来微调大模型，让普通人也能享受到大模型带来的无限可能。这些技术简单易用，可以在各种大模型上实现高效的微调，并且能够显著提升模型性能。相信在不久的将来，这些技术将成为大模型微调的标准工具，并为人工智能的发展带来新的突破。