來認識 LoRA：比法學碩士的完整培訓程序更聰明、更快、更便宜的人工智慧駭客！

LoRA（低秩適應） 與傳統的完整模型訓練相比，LoRA（低秩適應）

提供了一種更有效的微調大型語言模型 (LLM) 的方法。 LoRA 沒有調整所有模型權重，而是引入了小型可訓練矩陣，同時保持原始模型的權重不變。這大大減少了運算需求和記憶體使用量，使其成為資源受限環境的理想選擇。

LoRA 的工作原理：

LoRA 利用低秩矩陣分解。 它假設微調期間所需的權重調整可以由低秩矩陣表示。這些矩陣明顯小於原始模型權重，從而顯著提高效率。 過程涉及：

1. 分解：
權重更新被分解為一對較小的低秩矩陣。
2. 整合：
這些較小的、可訓練的矩陣被加入到特定的模型層，通常在變壓器模型的注意力機制內。
3. 推理/訓練：
在推理和訓練過程中，這些低秩矩陣與原始的凍結權重相結合。

使用 LoRA 的優點：

• 降低運算成本：
訓練和推理速度更快，需要的運算能力更少，使其適合資源有限的設備（例如，VRAM 較低的 GPU）。
• 提高效率：
更新的參數更少，從而縮短訓練時間。
• 增強的可擴展性：
透過簡單地儲存不同的 LoRA 參數集，可以使用相同的基礎模型對多個任務進行微調，從而避免複製整個模型。
• 靈活性：
LoRA 的模組化設計允許將預先訓練的 LoRA 適配器與各種基本模型和任務相結合。

讓我們來探索一下程式碼實作。

首先，安裝所需的庫：

<code class="language-bash">pip install transformers peft datasets torch</code>

transformers這將安裝 peft、datasets、torch 和

。 現在，讓我們檢查一下 Python 腳本：

<code class="language-bash">pip install transformers peft datasets torch</code>

腳本示範了核心步驟：載入基礎模型、應用 LoRA、準備資料集、定義訓練參數以及啟動訓練流程。 請注意，為了簡潔起見，省略了 compute_loss 類別中的 CustomTrainer 方法（對於訓練至關重要），但通常涉及計算交叉熵損失。 保存微調模型也沒有明確顯示，但需要使用 trainer.save_model() 方法。 請記得根據您選擇的模型架構調整 target_modules 中的 LoraConfig。 這個簡化的範例清楚地概述了 LoRA 的應用。

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