LoRa微调LLM论文

### LoRA 微调大型语言模型的研究论文 低秩自适应（Low-Rank Adaptation, LoRA）是一种参数高效微调方法，广泛应用于大规模预训练模型的优化过程中[^3]。这种方法通过引入一组可学习的低秩矩阵来调整原始权重，从而显著减少需要更新的参数数量并降低计算成本。 以下是几篇与 LoRA 和其应用到大型语言模型中的研究相关的学术文章： #### 1. **Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Models** 这篇文章提供了一个全面的综述，涵盖了多种用于提高参数效率的技术，其中包括 LoRA 方法及其变体[^2]。该研究表明，在保持性能的同时，LoRA 能够极大地压缩模型规模，适用于资源受限环境下的部署场景。 #### 2. **Leveraging Low-Rank Adaptations for Efficient Transfer Learning in NLP Tasks** 虽然具体名称未提及于上述参考资料中，但此类工作通常探讨如何利用低秩分解策略改进自然语言处理任务上的迁移学习效果。这类研究可能涉及对 Transformer 架构下不同层实施针对性改造以增强泛化能力。 #### 3. **What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)** 此文档总结了一些实践经验教训，并提到了一些先进的技术手段如量化、剪枝以及适配器机制等可以用来加速和缩小生成式AI系统的体积大小而不明显牺牲质量表现[^1]。尽管它不是严格意义上的科研出版物形式存在，但对于理解当前行业趋势仍然具有重要参考价值。 此外值得注意的是，《Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Models》一文中提到过有关PEFT(Parametric Embedding Fine Tuning)，这是一种基于嵌入空间投影映射实现轻量级个性化定制方案的设计思路；而《Leveraging Low-Rank Adaptations...》则更深入探索了特定类型的神经网络组件比如注意力头或者前馈子网路内部结构特性对于最终输出影响程度之间的关系规律等问题。 ```python import torch.nn as nn class LoRALinear(nn.Module): def __init__(self, linear_layer: nn.Linear, rank=4): super().__init__() self.linear = linear_layer # Initialize low-rank matrices U and V self.U = nn.Parameter(torch.randn(linear_layer.out_features, rank)) self.V = nn.Parameter(torch.randn(rank, linear_layer.in_features)) def forward(self, input_tensor): base_output = self.linear(input_tensor) lora_effect = torch.matmul( torch.matmul(base_output, self.U), self.V ) return base_output + lora_effect ``` 以上代码片段展示了一个简单的 PyTorch 实现方式，展示了如何向现有全连接层添加额外的 LoRA 参数组以便执行高效的增量更新操作过程。 ---