文章主要介绍了一种大模型高效微调方法LoRA（Low-Rank Adaptation）。通过冻结原模型参数，添加少量低秩矩阵进行训练，LoRA能大幅降低微调成本和显存占用，使消费级硬件也能微调大模型。文章详细解释了LoRA的工作原理、实现步骤及其优势：训练速度快、产出物小巧、无推理延迟且支持模块化任务切换。LoRA广泛应用于指令微调、领域知识注入、代码模型优化等场景，是当前大模型定制化的主流技术之一。

1，什么是模型微调

模型微调 是指在一个已经预训练好的大型模型（例如 BERT、GPT、ResNet 等）的基础上，使用特定领域或任务的数据进行额外的训练，使模型适应新的任务或数据分布。为什么要微调呢？原因包括但不限于如下几个：

• 节省开发成本：不用开发基础模型，节省大量资源。
• 节省资源：从零开始训练一个大型模型需要海量数据和巨大的算力，成本极高。微调只需要相对较少的数据和计算资源。
• 提升性能：预训练模型已经从海量通用数据中学习了丰富的特征和知识（如图像纹理、语言语法）。微调可以看作是在这个“知识渊博”的基础上，进行“专项强化训练”，从而在新任务上快速达到很高的性能。
• 避免过拟合：当任务特定数据较少时，如果从头训练一个复杂模型，很容易过拟合。微调预训练模型则有效得多。

2，一些模型微调的方法

我目前了解到的一些模型微调的方法都属于PEFT的范畴，核心思想都是冻结原模型的大部分参数，只选择性地微调一小部分参数或者添加少量额外参数，以实现高效微调。具体有：

• Adapter：在 Transformer 层的 FFN 层后面插入一个小的神经网络模块（Adapter层），只训练这些Adapter。
• Prompt Tuning：不修改模型本身，只在输入前添加一些可训练的“软提示”向量，通过引导模型关注特定信息来完成任务。
• Prefix Tuning：是 Prompt Tuning 的升级版，不仅在输入层添加可训练前缀，在每一层都添加。
• QLoRA：可以看作是 LoRA 的量化升级版。它首先将预训练模型量化为 4-bit（大大减少显存占用），然后冻结参数，再添加 LoRA 旁路矩阵进行训练。这是目前消费级硬件微调大模型的最流行、最先进的方法之一。
• IA³：通过引入可训练的“缩放向量”来对模型的激活值或权重进行缩放，从而调整模型行为，要训练的参数量极少。

3，什么是LoRA（Low-Rank Adaptation）

LoRA 是一种主流的参数高效微调方法，能大幅降低微调成本。通过向模型的部分层添加可训练的低秩矩阵模块，实现模型在特定任务上的能力调整，同时保持原模型参数不变。

LoRA 由微软研究员 Edward J.Hu 等人在2021年提出，原论文为《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large LanguageModels》

LoRA 的灵感来源于一个发现：模型在适应新任务时，其权重变化往往具有较低的“内在秩”。这意味着完整的权重更新矩阵（∆W）可以用更低维度的矩阵来近似表示。

LoRA 的具体实现步骤如下：

• 冻结原始权重：首先，我们锁定预训练模型（例如LLaMA、ChatGLM）的所有参数。在微调过程中，这些参数保持不变，既不计算梯度也不更新。
• 注入旁路矩阵：对于模型中需要微调的层（通常是Transformer结构中的自注意力机制 的Query, Key, Value, Output投影层和前馈网络层），我们并行地添加一对矩阵 A 和 B。

• 矩阵 A ：一个 (原始维度 × 秩r) 的矩阵，使用随机高斯分布初始化。

• 矩阵 B ：一个 (秩r × 原始维度) 的矩阵，初始化为零矩阵。

• 这里的 秩（r） 是一个远小于原始维度的超参数（通常为4、8、16、64等），是LoRA的核心，决定了新增参数量的大小。

• 前向传播：在前向计算时，对于原始权重矩阵 W，其输出变为：h = Wx + BAx

• Wx 是原始模型的计算结果（权重被冻结）。

• BAx 是LoRA引入的“旁路”计算结果。B*A 就是一个低秩的、对原始权重的增量更新矩阵（∆W）。

• 只训练新参数：在微调过程中，只优化低秩矩阵 A 和 B 的参数。原始权重 W 完全不参与更新。

• 合并权重（推理阶段）：训练完成后，我们可以将低秩更新直接合并回原始权重中：W_new = W + BA。合并后，模型架构和原始模型完全一样，没有任何推理延迟。当然，也可以不合并，在推理时动态加载LoRA权重。

4，LoRA的优势

• 显存效率极高，大幅降低硬件门槛：这是LoRA最突出的优势。由于不需要存储和计算绝大部分参数的梯度，显存占用从“整个模型”变为“LoRA参数+优化器状态+激活值”。这使得在单张24GB显存的消费级显卡（如RTX 4090）上微调70亿参数（7B）的模型成为现实。
• 训练速度快：需要训练的参数数量可能仅为原模型的0.01%到1%，因此训练速度非常快，通常几个小时就能完成微调。
• 产出物小巧，易于共享与部署：训练得到的LoRA权重文件（adapter_model.safetensors）通常只有几MB到几百MB，而不是原模型的几个GB。这使得分享、存储和加载多个针对不同任务的微调模型变得极其方便。
• 无推理延迟：一旦将LoRA权重合并回原模型，最终的模型和原版结构、速度完全一致，不会引入任何额外的计算开销。
• 模块化与任务切换：可以不合并权重，而是为同一个基座模型准备多个LoRA适配器（例如：一个用于数学能力，一个用于法律咨询，一个用于角色扮演）。在推理时，可以根据需求动态加载不同的LoRA模块，实现“一个模型，多种能力”的灵活切换。

5，应用场景

LoRA的应用场景极其广泛，几乎所有基于Transformer架构的大模型微调任务都可以使用它：

• 指令微调：让一个通用的基座模型（如LLaMA 3）遵循人类的指令进行对话。这是最常见的使用场景，使用指令数据集（如Alpaca格式）进行LoRA微调，可以快速得到一个高质量的对话机器人。
• 领域知识注入：将特定领域的知识（如医疗、法律、金融、科技论文）注入模型，打造一个领域专家。例如，使用医学教科书和论文摘要微调一个模型，使其能回答专业的医学问题。
• 代码模型微调：提升模型在特定编程语言、代码库或框架下的代码生成和理解能力。
• 角色扮演与风格化：让模型模仿某个特定人物（如历史名人、虚拟角色）或某种风格（如莎士比亚文体、新闻稿风格）进行说话和创作。
• 控制模型输出：微调模型以生成特定格式的输出，例如严格的JSON结构、特定的摘要长度或情感倾向。

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