LoRA原理解析_lora 原理

1、LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)是什么？

LoRA 的全称是 “Low-Rank Adaption”， 看到 “low-rank”，线性代数玩家们应该会神经反射性地联系到低秩矩阵。Binggo! 这里就是这个意思。你问我 LoRA 的中文名？Em… 就叫它“低秩(自)适应”吧，虽然英文里没有 “self”， 但根据 LoRA 的思想和做法及其带来的效果，它就是自适应的意思。概括地来说，LoRA 是一项主要用于微调 LLMs 的技术，它额外引入了可训练的低秩分解矩阵，同时固定住预训练权重。这个玩法的重点在于：预训练权重不需训练，因此没有梯度，仅训练低秩矩阵那部分的参数。

2、LoRA灵感来源

作者在 paper 中提到：以往的一些工作表明，模型通常是过参数化(over-parametrized的，它们在优化过程中参数更新的部分通常“驻扎”(reside)在低维子空间中。基于此，作者就顺理成章地提出假设：预训练模型在下游任务中微调而更新参数时，也符合这样的规律。

3、LoRA是如何做的？

引入低秩矩阵

参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/3FpXXewXXW8qy3zEzk9aXg