训练整个模型和只LoRA微调的模型参数量和训练时间:
时间: 2025-06-23 13:26:47 浏览: 13
### 完整模型训练与LoRA微调的参数量及训练时间对比
#### 参数量差异分析
对于完整的模型训练而言,所有的网络权重都会被更新,这意味着如果有一个具有数亿乃至数十亿参数的大规模神经网络,则这些参数都将在反向传播过程中得到调整。相比之下,在采用低秩适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)技术进行微调的情况下,只有引入的一小部分额外参数会被优化,即所谓的A和B两个低秩矩阵中的元素[^3]。
具体来说,假设原始大模型拥有\(N\)个参数,那么在执行完全重新训练时会涉及全部\(N\)个参数;而在应用LoRA方案时,新增用于调节的参数数目大约为原模型参数总数的一个极小比例,比如千分之一或更少。因此,从参数规模上看,后者远小于前者。
```python
# 假设条件下的简单计算示例
original_model_params = 1_000_000_000 # 大型基础模型的参数数量
lora_additional_params_ratio = 0.001 # LoRA增加的新参数占比约为总参数的0.1%
loRa_added_parameters = original_model_params * lora_additional_params_ratio
print(f"Original Model Parameters: {original_model_params}")
print(f"Additional Parameters with LoRA: {int(loRa_added_parameters)}")
```
#### 训练时间影响因素探讨
关于训练耗时时长方面的影响,主要取决于几个关键要素:
- **参与梯度下降迭代的有效参数总量**:显然,当只有一小部分参数参与到每次更新操作之中时,单次epoch所花费的时间将会大幅缩短;
- **硬件资源利用率**:由于减少了需要处理的数据维度以及相应的内存访问次数等因素,GPU或其他加速设备能够更加高效地完成每一轮前馈反馈运算过程[^2];
- **学习速率设定策略**:合理的选择较小的学习率有助于稳定收敛并加快最终达到理想解的速度,特别是在针对特定下游任务做精细化调整的时候[^4]。
综上所述,相较于传统意义上的端到端再训练方式,利用LoRA来进行针对性改进不仅极大地压缩了待估计未知变量的空间范围,同时也有效地提升了整体流程效率,使得相同条件下可以获得更快捷的结果产出周期。
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