lora微调原理
时间: 2025-04-25 20:36:59 浏览: 23
### LoRA(低秩适应)微调原理
LoRA是一种高效的参数高效迁移学习方法,特别适用于大规模预训练模型的微调。这种方法通过引入低秩矩阵分解来实现对原始模型权重的小幅度调整,在保持原有性能的同时显著减少了需要更新的参数数量。
具体来说,对于每一层中的全连接层或注意力机制中的线性变换部分,原本的权重矩阵$W \in R^{d_{model}\times d_{vocab}}$被替换为两个较小维度矩阵$L \in R^{d_{model} \times r}$ 和 $R \in R^{r\times d_{vocab}}$ 的乘积形式:
$$ W' = L * R $$
其中$r << min(d_{model}, d_{vocab})$表示较低的秩值。这样做的好处是可以大幅降低计算量并节省内存空间,同时也使得模型更容易收敛于更优解[^1]。
为了进一步提高效率以及防止过拟合现象的发生,通常还会施加一定的正则项到损失函数当中去。此外,当涉及到多任务场景或多领域适配时,可以通过共享同一个低秩组件$L$而仅改变特定任务相关的高维映射$R$来简化跨任务间的学习过程[^2]。
```python
import torch.nn as nn
class LowRankAdapter(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim, rank=4):
super(LowRankAdapter, self).__init__()
self.low_rank_left = nn.Linear(input_dim, rank, bias=False)
self.low_rank_right = nn.Linear(rank, output_dim, bias=False)
def forward(self, x):
return self.low_rank_right(self.low_rank_left(x))
```
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