LoRA微调和QLoRA有什么区别？

LoRA（Low-Rank Adaptation）和QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）确实是两种不同的微调技术，它们都用于调整大型语言模型，如GPT。下面是它们之间的一些主要区别：

1.LoRA:
– LoRA通过对模型的权重矩阵进行低秩逼近来实现微调。
– 它只修改原始模型的一小部分参数，这意味着更新的参数数量相对较少。
– LoRA的关键在于通过使用较小的、可训练的矩阵来近似原始的权重矩阵，而不是直接修改原始权重。

2.QLoRA:
– QLoRA是LoRA的一个变种，它引入了量化技术。
– 量化技术意味着QLoRA在执行低秩逼近时，会进一步减少所需的存储和计算资源。
– QLoRA通过对LoRA中使用的矩阵进行量化，可以更有效地处理权重和梯度，进而减少模型的整体大小和运行时资源需求。

总的来说，QLoRA在LoRA的基础上通过量化技术，进一步减少了模型微调过程中所需的资源和存储空间。这使得QLoRA在资源受限的情况下尤其有用，例如在移动设备或嵌入式系统中部署大型模型。然而，这种额外的优化可能会带来一定程度的性能折衷，具体取决于量化的程度和实现方式。