简介

LoRA是一种参数高效微调(PEFT)技术，通过低秩矩阵分解实现大模型微调。它冻结预训练模型大部分参数，仅训练低秩矩阵增量，大幅降低计算和存储成本。LoRA适用于GPT、LLaMA、ViT等大模型，支持多任务切换与高效推理。训练完成后可将增量权重合并到原始权重，推理时无额外开销。这种方法特别适合算力受限环境，为大规模模型微调提供了实用解决方案。

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随着大规模 Transformer 模型（如 GPT、LLaMA、ViT）的广泛应用，微调大模型的计算和存储成本成为制约因素。LoRA 作为一种参数高效微调（PEFT）技术，通过低秩矩阵分解，仅微调增量部分，有效降低了资源消耗。

本文将分步骤解析 LoRA 的训练原理及优势，帮助你快速掌握 LoRA 的核心机制。

一、LoRA 简介

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大模型的参数高效微调方法，核心思想是：

·冻结大部分预训练模型参数，只在低秩矩阵上进行增量训练，显著降低训练和存储成本；

·适用于大语言模型（LLM）、视觉 Transformer（ViT）及其他大规模深度模型。

二、LoRA 训练详细步骤

1. 冻结预训练模型参数

传统微调需调整整个 Transformer 权重，而 LoRA 只冻结原模型参数，避免全量反向传播开销。

for param in model.parameters():

优点：显著降低训练计算和显存需求。

2. 替换 Transformer 注意力层的全连接层

Transformer 中，查询（Q）、键（K）、值（V）计算通常通过线性层实现：

LoRA 不直接训练原始权重 ，而是对其增量进行低秩分解：

其中：

· 大小为 （低秩矩阵），

· 大小为

·，大幅减少训练参数。

代码示例：

import torch.nn as nn

3. 只训练低秩矩阵参数

optimizer = torch.optim.AdamW([

仅训练 和 ，冻结原模型所有参数，显著降低计算量。

4. 训练完成后权重合并

训练完成后，可将增量权重直接加到原始权重：

合并优势：

·推理时无额外计算开销；

·轻松部署，无需保留额外参数结构。

5. 推理阶段选择

·保持 LoRA 结构：适合多任务动态切换，节省存储；

·合并权重：适合单一任务高效推理，避免额外计算。

示例合并代码：

model.W_Q.weight.data += model.B.weight @ model.A.weight

三、LoRA 与传统微调对比

LoRA 特别适合：

·大规模 Transformer 微调（如 GPT、LLaMA、ViT）；

·多任务模型快速切换与存储优化；

·算力受限环境，如移动端和边缘计算。

四、LoRA 在 Transformer 中的作用位置

LoRA 主要作用于 Multi-Head Attention 的查询（Q）、键（K）、值（V）线性层，是微调最关键的参数部分。

五、LoRA 训练示例代码

import torch

六、总结

LoRA 通过对 Transformer 注意力层权重增量进行低秩分解，有效减少训练参数量和计算资源消耗。其采用冻结大模型参数，仅训练低秩矩阵，降低存储和计算开销。并且LORA支持大语言模型和视觉 Transformer 的高效微调，可以兼顾多任务和快速推理。

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