LORA和QLoRA 的区别

LoRA和QLoRA是两种参数高效微调技术，通过适配器减少训练参数量。关键区别在于QLoRA引入了4-bit量化技术，显著降低显存占用（比LoRA减少75%），但训练速度稍慢。LoRA适合显存充足的场景，追求更快训练；QLoRA则能在有限显存下微调更大模型。两者都能保持接近完全微调的准确性，选择取决于硬件条件和训练需求。

qhvssonic

297人浏览 · 2025-10-09 07:59:50

qhvssonic · 2025-10-09 07:59:50 发布

LoRA (Low-Rank Adaptation) 和 QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation) 都是参数高效微调（PEFT）技术，用于高效地微调大型语言模型（LLM）。

它们的基本思想都是在不训练所有模型参数的情况下，通过引入较小的可训练矩阵（称为适配器）来适应新任务，从而显著减少计算资源和内存需求。

核心区别：量化（Quantization）

它们之间的最主要区别在于 QLoRA 引入了量化技术，而 LoRA 没有。

LoRA：只引入了低秩适配器来减少训练参数。基座模型（pre-trained model）的权重通常保持在更高的精度（如 16-bit BFloat16 或 Float16）。
QLoRA：在 LoRA 的基础上，进一步将基座模型的权重量化到低精度（通常是 4-bit NormalFloat, NF4）进行存储和计算。这意味着模型在加载和推理时占用的 GPU 显存会大幅减少。

LoRA 与 QLoRA 的主要比较

特性	LoRA (Low-Rank Adaptation)	QLoRA (Quantized LoRA)
基座模型权重精度	通常为 16-bit (e.g., FP16, BF16)	量化为 4-bit (e.g., NF4)
GPU 显存占用	较高（相对于 QLoRA）	极低（比 LoRA 少 75% 左右）
训练速度	更快（比 QLoRA 快 66% 左右）	稍慢（因为引入了量化和反量化步骤）
成本效益	相对 QLoRA 更低（最高可便宜 40%）	略高（但内存效益更高）
支持的最大序列长度	较低（因为内存限制）	较高（内存占用少，可以支持更高的序列长度）
准确性	与完全微调相近	与 LoRA 相似，通常能保持较高准确性
适用场景	硬件资源相对充足，追求更快的训练速度	GPU 显存受限（例如只有一块消费级显卡），需要微调更大的模型或使用更大的批次大小

总结与选择建议

如果你有足够的 GPU 显存（例如多块或大容量的 A100/H100/A6000 等），并且追求最快的训练速度，那么选择 LoRA。
如果你受到 GPU 显存的严重限制（例如只有一块 L4 或消费级 GPU），但又想微调大型 LLM（比如 7B, 13B, 甚至 70B 模型），或者想要使用更大的批次大小来提高训练稳定性，那么 QLoRA 是更优的选择，因为它极大地减少了内存需求。

简而言之：QLoRA = LoRA + 量化，它用略微降低的训练速度换取了对 GPU 显存的极大节省。