LoRA 的基本原理和操作步骤

Low-Rank Adaptation (LoRA) 是一种技术，用于在有限的计算资源和训练数据下，针对特定任务微调大型预训练模型。LoRA 的核心思想是将原始模型的参数矩阵分解为两个低秩矩阵，从而减少需要微调的参数量。下面详细讲解 LoRA 的原理和具体过程。

LoRA 的基本原理

参数矩阵的低秩分解：
- 设 $W$ 为预训练模型中的一个参数矩阵，维度为 $\times d$ 。
- LoRA 将 $W$ 分解为两个低秩矩阵 $A$ 和 $B$ ，其中 $A$ 的维度为 $\times r$ ， $B$ 的维度为 $\times d$ ， $\ll d$ 。
- 这样 $\approx AB$ 。
减少参数量：
- 由于 $r$ 的值远小于 $d$ ，微调时只需要调整 $A$ 和 $B$ 这两个小矩阵，而不是整个 $W$ 矩阵。
- 这大大减少了需要微调的参数数量，从而降低计算成本和存储需求。
微调过程中的参数更新：
- 在微调过程中，模型的参数 $W$ 被替换为 $\Delta W$ ，其中 $\Delta W = AB$ 。
- 预训练模型的原始参数保持不变，微调时只调整 $A$ 和 $B$ 。

LoRA 的具体过程

步骤 1：准备预训练模型

首先，需要一个大型预训练模型，如 BERT、GPT 等。这些模型已经在大量数据上进行过训练，具有较好的泛化能力。

步骤 2：初始化低秩矩阵

选择一个合适的低秩 $r$ ，通常是原始参数维度 $d$ 的一个小比例，比如 1/10 或 1/100。然后，初始化两个低秩矩阵 $A$ 和 $B$ 。

步骤 3：构建微调架构

在微调过程中，将原始参数矩阵 $W$ 替换为 $W + A B$ 。这意味着每次进行前向传播和反向传播时，使用的参数都是调整后的参数。

步骤 4：训练和微调

使用特定任务的数据对模型进行微调。这时，只需要调整 $A$ 和 $B$ 矩阵的参数，而不是整个预训练模型的参数。训练完成后， $A$ 和 $B$ 的值会根据任务数据进行优化。

步骤 5：应用微调后的模型

微调完成后，模型可以用于特定任务。在推理阶段，模型使用的是调整后的参数 $W + A B$ ，从而能够更好地适应特定任务的需求。

实例讲解

假设我们有一个预训练的 BERT 模型，我们希望微调它来进行情感分析任务。

实例步骤：

准备预训练模型：

from transformers import BertModel
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

初始化低秩矩阵：

import torchd = 768  # BERT hidden size
r = 64   # Low-rank dimensionA = torch.randn(d, r)
B = torch.randn(r, d)

构建微调架构：

def lora_forward(inputs, model, A, B):W = model.encoder.layer[0].attention.self.query.weight  # Example for query weightdelta_W = torch.mm(A, B)adjusted_W = W + delta_Wmodel.encoder.layer[0].attention.self.query.weight = adjusted_Wreturn model(inputs)

训练和微调：

optimizer = torch.optim.Adam([A, B], lr=1e-3)
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()for epoch in range(num_epochs):for inputs, labels in train_loader:optimizer.zero_grad()outputs = lora_forward(inputs, model, A, B)loss = loss_fn(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()

应用微调后的模型：

with torch.no_grad():for inputs in test_loader:outputs = lora_forward(inputs, model, A, B)# Perform inference using outputs

通过上述过程，我们利用 LoRA 技术有效地微调了 BERT 模型，使其更好地适应情感分析任务，同时减少了计算资源的消耗。这种方法特别适用于在计算资源有限的情况下进行大型预训练模型的微调。