训练专门化的大型语言模型（LLM）现在更简单了
近年来，大型语言模型（LLM）的兴趣激增，但其训练需要昂贵的硬件和高级技术。幸运的是，通过先进的微调技术，如低秩适配（LoRA），可以在不动用完整模型权重的情况下，仅通过调整少量特定任务的参数来有效地微调预训练的LLM，大大减少了内存开销和简化了部署过程。
背景知识
- 转换器架构是理解语言模型的基础，包括编码器和解码器组件。
- 训练流程涉及自监督的预训练和针对下游任务的微调。
微调LLM
- 全面微调更新全部参数，计算和内存密集。
- 参数高效微调技术，如适配器层和前缀调整，减少了训练和部署大模型的负担，但有其限制。
- **低秩适配（LoRA）**通过将微调更新建模为低秩分解，优化了少量参数，克服了其他方法的限制，同时保持了与全面微调相当的性能。
LoRA的实践应用
- LoRA不仅计算高效、内存高效，而且易于部署，降低了微调专门化LLM的门槛。
- 已有许多资源和工具库支持使用LoRA微调LLM，如PEFT和Lit-GPT。
LoRA的变体
- QLoRA通过模型量化进一步减少微调时的内存使用。
- QA-LoRA和LongLoRA等变体通过不同的策略优化LoRA的应用，提高训练和部署效率。
- LLaMA-Adapter虽然不是基于LoRA，但提供了另一种高效微调预训练LLM的方法。
总结
LoRA及其变体显著降低了训练专门化LLM的复杂性和成本，使得几乎任何人都可以在自己的数据上训练专门化的LLM。这些技术推动了参数高效微调领域的发展，为AI实践者提供了强大的工具。