技术标签: AIGC
大语言模型(Large Language Model,LLM)的出现,训练参数的级别直接跃迁到数十亿甚至数千亿,在模型微调、迁移学习小样本数据时,使用全量训练的成本是极大的。为优化时间、资源成本,LLM普遍使用的参数高效微调方法(简称PEFT):LoRA(Low-Rank Adaptation,低秩适配器)方法 ,其本质就是:基于低秩适应矩阵来调整源领域和目标领域之间的特征表示。
LLM参数个数都是极大的,在实际中发现,深度学习的矩阵维度通常都存在过参数化现象,全矩阵的某个子集可能与全矩阵保存真实或潜在的相似性,这被称为特征的内在维度,这部分高效率保存信息,但它的秩要比实际矩阵的秩小得多,在研究这部分低秩矩阵中发现以下两个现象:
和其他的串行适配器算法不同,LoRA的做法是在 LLM 某些矩阵的旁边插入一个并行矩阵 。并行矩阵由A、B两个矩阵构成;
在LLM大模型的训练中,两个全连接层的神经元个数可能非常大,比如全连接in层、out层各有10,000个神经元,那么在全参数训练中就有10,000 * 10,000个参数需要迭代;
而插入的 LoRA 层是一个维度非常小的低秩矩阵,比如维度是8 * 8,那现在的计算参数就等于10,000 * 8 * 2 + 8* 8,大大缩小了训练参数的个数;
形象的解释是:
LoRA 层就好比是“中介”,将买家与卖家( in 层与 out 层)各自的需求进行汇总,在“中介”内部完成信息交换,加快匹配速度。
# # 伪代码
from transformers import AutoModel
from peft import LoraConfig, get_peft_model
def find_all_linear_names(model):
"""
找出所有全连接层,为所有全连接添加adapter
"""
cls = bnb.nn.Linear4bit
lora_module_names = set()
for name, module in model.named_modules():
if isinstance(module, cls):
names = name.split('.')
lora_module_names.add(names[0] if len(names) == 1 else names[-1])
if 'lm_head' in lora_module_names: # needed for 16-bit
lora_module_names.remove('lm_head')
return list(lora_module_names)
model = AutoModel.from_pretrained(xxx)
# # 找到需要插入LoRA的所有全连接层,不包括embed_tokens与lm_head层
target_modules = find_all_linear_names(model)
print('append lora layers: {
target_modules})
# # 配置LoRA参数
config = LoraConfig(
r=16,
target_modules=target_modules,
lora_alpha=16,
lora_dropout=0.05,
fan_in_fan_out=False,
bias="none",
modules_to_save=None,
)
model = get_peft_model(model, config)
print("--------------------------------")
model.print_trainable_parameters() # # 打印模型中可训练参数的数量。
print("--------------------------------")
model.config.torch_dtype = torch.float32
常用参数解析:
int
) :低秩矩阵的维度,通常是1、2、4、8、16、32、64;Union[List[str],str]
):添加lora的目标模块名称;int
):缩放参数,控制低秩矩阵的适应程度——越小的值对模型参数进行压缩的越强烈,可能会影响模型性能;越大的值,则减轻了对模型参数的压缩,可能保留了更多的模型性能。不同的模型可能有不同的默认值和具体用法;float
):防止过拟合的dropout;bool
):是否将层的存储形式替换成 (fan_in, fan_out) 的样子,默认为False;str
):是否添加偏置。参数选择为:[“none”,“all”,“lora_only”]。如果为"all"或"lora_only",则相应的偏差将在训练期间更新;List[str]
):要在训练过程中保存的模块列表,默认为None 表示不保存;除此之外还有以下不常用的参数:
Union[List[int],int]
):str
):dict
):dict
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