LoRA (低秩适应) 是如何提高微调大型 AI 模型效率的？

微调大型 AI 模型，例如基于 Transformer 的架构，在计算上开销巨大，并且需要大量的内存资源。低秩自适应 (LoRA) 是一种高效的技术，可以显著降低微调的计算和存储开销，同时又不影响模型的性能。 LoRA 的工作原理是冻结预训练模型的原始权重，并将低秩矩阵引入到网络的特定层，通常是 Transformer 中的注意力层。LoRA 不是更新模型的所有参数，而是注入可训练的小秩矩阵来调整预训练模型的输出。这种方法减少了可训练参数的数量，同时保留了原始模型中编码的知识。 LoRA 在微调中的主要优势： - 降低计算成本 – 由于 LoRA 仅修改一小部分参数，因此降低了 GPU 和内存的使用率，使得在消费级硬件上进行微调成为可能。 - 参数效率 – 与完全微调相比，LoRA 显著减少了可训练参数的数量，使其成为将大型模型适配到特定领域任务的理想选择。 - 更快的训练时间 – 由于需要更新的参数更少，LoRA 加快了训练过程，从而能够快速部署定制的 AI 模型。 - 保持预训练知识 – 与可能导致灾难性遗忘的传统微调不同，LoRA 在提高新任务性能的同时，保留了原始模型的能力。 - 实现多任务适配 – LoRA 允许对单个基础模型进行高效的多任务微调，从而无需存储多个完全微调的模型。 LoRA 已经成为生成式 AI (Gen AI) 和基于 NLP 的应用程序中的游戏规则改变者，使企业能够以最少的资源微调大型模型。通过 Gen AI 和机器学习认证学习 LoRA 和其他微调技术，可以帮助专业人士在 AI 驱动的世界中保持领先地位。