LoRA微调和QLoRA有什么区别?

Xaiat超级会员 问答 255

除了LoRA微调是不是还有一种叫QLoRA的?LoRA和QLoRA之间比较有什么区别呢?

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    Xaiat超级会员
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    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。

    2024年1月3日 10:14 0条评论
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