如何从头开始编写LoRA代码，这有一份教程

AIGC动态8个月前发布 almosthuman2014

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模型信息

【模型公司】 OpenAI
【模型名称】 gpt-3.5-turbo-0125
【摘要评分】 ★★★★★

文章摘要

本文介绍了一种名为 LoRA（Low-Rank Adaptation） 的微调技术，用于微调大语言模型（LLM）。LoRA 是一种流行的技术，通过仅更新一小部分低秩矩阵而不是整个神经网络的参数，大大减少了训练模型所需的计算量。作者Sebastian Raschka 认为 LoRA 是一种有效的LLM微调方法，并撰写了一篇博客《Code LoRA From Scratch》来介绍如何从头开始构建 LoRA。在实验中，Sebastian 使用 LoRA 对 DistilBERT 模型进行微调，并应用于分类任务。 LoRA 的测试准确率达到了 92.39%，明显优于仅微调模型最后几层的方法（86.22%的测试准确率）。

文章详细介绍了如何从头开始编写 LoRA，包括 LoRA 层的代码实现和如何在 PyTorch 模型中应用 LoRA。通过将现有的线性层替换为结合了原始线性层和 LoRALayer 的 LinearWithLoRA 层，可以实现 LoRA 的应用。作者还提供了如何使用 LoRA 进行微调的步骤，以及如何与传统微调方法进行比较。在实验中， LoRA 的性能优于传统微调最后几层的方法，同时使用的参数量却少了很多。通过优化 LoRA 的配置，可以进一步提高性能，得到更高的验证准确率和测试准确率。

总的来说， LoRA 作为一种高效的LLM微调方法，通过减少参数更新的数量来提高模型性能，同时减少了计算成本。通过本文提供的教程和实验结果，读者可以更好地理解 LoRA 的原理和应用，以及如何在实际项目中使用 LoRA 进行微调，从而提高模型的性能和效率。