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大语言模型的低阶自适应（LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models）是一种旨在减轻大型语言模型在下游任务训练时算力和内存资源需求的技术，同时降低预训练大模型产品化落地的成本。这项技术由微软研究人员提出，通过优化适应过程中的秩分解矩阵来间接训练神经网络中的一些密集层，从而保持预训练权重不变。
LoRA的工作原理
LoRA的核心思想基于一个观察：即使在数十亿参数的大模型（如GPT-3）中，模型的参数化也是过度的，这些模型在其参数空间内有更小的“内在秩”。因此，LoRA方法允许在不直接修改预训练模型权重的情况下，通过训练少量额外的参数来适应特定任务。这些额外的参数是注入到Transformer架构的每个层中的秩分解矩阵，允许模型在保持预训练权重不变的同时，微调到特定任务。
LoRA的优势
- 减少训练成本：与传统微调相比，LoRA可以显著减少下游任务所需的可训练参数数量，从而降低GPU内存需求和训练成本。
- 保持模型性能：研究表明，即使在可训练参数数量大大减少的情况下，使用LoRA的模型在各项任务上的表现也与全参数微调相当甚至更好。
- 不增加推理延迟：不同于其他适配技术（如适配器），LoRA不会增加模型的推理延迟，这对于实时应用尤为重要。
LoRA的应用
LoRA已经在多个领域显示出其优越性，包括但不限于：
- 个性化：在大模型时代，LoRA提供了一种有效的个性化模型适应方法，尤其适用于需要定制化服务的场景。
- 资源受限环境：对于资源受限的环境，LoRA使得部署大型语言模型成为可能，因为它大幅减少了模型训练和推理时的资源需求。
- 跨领域适应：LoRA可以帮助模型更好地适应不同领域的数据和任务，提高模型的通用性和灵活性。
结论
LoRA为大型语言模型提供了一种高效的低阶自适应方法，通过优化少量额外参数来实现特定任务的微调，显著降低了训练和部署大型模型的资源需求。LoRA的提出不仅推动了大型语言模型的应用和发展，也为AI领域带来了新的思考和挑战。随着人工智能技术的不断进步，LoRA及其相关技术的应用范围和影响力预计将进一步扩大。
