百度大模型算法工程师面经_lora模型工程师面试

了解 LoRA 么？讲LoRA的原理？

Opus：

详述lora微调的基本原理

Claude-3-Opus

Poe

LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种参数高效的微调方法,它通过向预训练模型中注入低秩分解矩阵来实现对模型的调整,从而显著减少需要训练的参数数量。下面我详细解释LoRA的基本原理。

1. 预训练模型:

• 假设我们有一个预训练的语言模型,其中包含L个Transformer层。
• 每个Transformer层都包含一个自注意力模块和一个前馈神经网络模块。
• 我们把第l层的权重矩阵表示为W_l,其形状为(d, d),其中d是模型的隐藏状态维度。

1. 低秩分解:

• LoRA的核心思想是将每个权重矩阵W_l分解为两个低秩矩阵的乘积和原始矩阵的和。
• 具体来说,LoRA引入了两个可训练的低秩矩阵A_l和B_l,其形状分别为(d, r)和(r, d),其中r是一个小于d的超参数,表示秩的大小。
• 原始的权重矩阵W_l被近似为:W_l ≈ A_l × B_l + W_l,其中×表示矩阵乘法。
• 通过这种分解,我们可以用较少的参数(A_l和B_l)来近似表示原