LLM高效参数微调方法：从Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning V1/V2到LoRA、QLoRA(含对模型量化的解释)
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内容提要
LoRA是一种通过低秩方式调整参数矩阵的方法，用于适应特定任务。它的步骤包括选择目标层、初始化映射矩阵和逆映射矩阵、进行参数变换和模型微调。微软的DeepSpeed-Chat中也使用了LoRA方法。Huggingface的PEFT库封装了LoRA方法，可以高效适应下游任务并降低计算和存储成本。
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关键要点
- LoRA是一种通过低秩方式调整参数矩阵的方法，用于适应特定任务。
- LoRA的步骤包括选择目标层、初始化映射矩阵和逆映射矩阵、进行参数变换和模型微调。
- 在LoRA中，映射矩阵A和逆映射矩阵B分别用于降维和升维。
- 在微调过程中，原始参数矩阵保持不变，只训练降维矩阵A与升维矩阵B。
- 微软的DeepSpeed-Chat中实现了LoRA方法，通过修改线性层为LoRA层来优化模型。
- Huggingface的PEFT库封装了LoRA方法，使预训练语言模型高效适应下游任务，降低计算和存储成本。
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