AIGC｜FineTune工程之LoRa微调：用小资源打造大成就

摘要

本文介绍了LoRa微调技术，这是一种针对大型预训练语言模型（LLM）的定制化调整方法。LoRa通过低秩适应减少参数量，以高效地提升LLM在自然语言处理任务中的性能。

01 引言

在自然语言处理领域，预训练语言模型如GPT等取得了显著成效。但这些模型的训练需要大量资源，因此FineTune工程，即在已有模型基础上进行定制化调整，显得尤为关键。LoRa微调便是此类技术之一。

02 LoRa的定义及原理

LoRa（Low-Rank Adaptation）是一种通过低秩矩阵分解降低参数量的微调技术。它减少了计算复杂度和内存需求，使得在资源限制下的微调变得高效。

03 LoRa如何工作

LLM通过特定节点预测下一个字。LoRa通过对权重矩阵W0加上低秩矩阵∆W = BA来实现微调，其中B和A包含可训练参数，而原始权重W0在训练中保持不变。

04 LoRa微调ChatGLM-6B

LoRa可以用来调整模型以执行特定任务或改变其说话风格。文中以ChatGLM-6B为例，展示了使用LoRa微调模型的步骤，包括准备针对性数据集、设置微调参数，以及微调后的效果评估。

05 总结

LoRa是LLM微调的主流方法之一。其优势在于几乎无推理延迟，减少的训练参数使得普通计算资源下也可实现FineTune，适合开发者或中小企业使用。

参考文献：

• LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models

本文由徐辉撰写，介绍了如何利用LoRa技术高效微调大型预训练语言模型。