LoRA（Low-Rank Adaptation）_lora策略用几个低秩矩阵代替原来的密集连接

LoRA（Low-Rank Adaptation）

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对深度学习模型的参数调整方法，特别适用于大型预训练模型如GPT-3或BERT。它通过在模型的原有权重上添加低秩（low-rank）矩阵，以有效且资源高效的方式实现模型的微调。

基本原理

LoRA的关键是在模型的现有参数上引入额外的、秩较低的矩阵，从而在不显著增加参数量的情况下提供微调的能力。

公式表示

考虑一个线性层，其原始权重矩阵为 ( W )。LoRA通过以下方式修改该权重矩阵：

$$W^{\prime }=W+BA$$

其中，( W’ ) 是修改后的权重矩阵，( B ) 和 ( A ) 是低秩矩阵，通常比原始权重矩阵 ( W ) 小得多。这种方法允许在不大幅改变原始模型架构的同时，对模型进行有效的调整。

应用示例

假设我们有一个简单的神经网络层，其权重矩阵 ( W ) 的维度为 ( 100 \times 100 )。在应用LoRA时，我们可以引入两个小型矩阵 ( B ) 和 ( A )，每个矩阵的维度可能是 ( 100 \times 10 ) 和 ( 10 \times 100 )。这样，通过训练这两个较小的矩阵，我们能够微调原始的 ( 100 \times 100 ) 权重矩阵，而不需要重新训练所有10000个参数。

优势

LoRA的主要优势在于它能够大幅减少训练中需要更新的参数数量。这在处理像GPT-3这样的大型模型时尤为重要，因为这些模型通常包含数十亿个参数，直接全量训练非常耗时和资源密集。通过使用LoRA，研究人员和开发者能够以更高效的方式对这些大型模型进行定制化调整，以适应特定的应用场景。

代码

import torch
import torch.nn as nn

class LoRALayer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, rank):
        super(LoRALayer, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.output_dim = output_dim
        self.rank = rank

        # 原始权重矩阵
        self.W = nn.Parameter(torch.randn(output_dim, input_dim))

        # LoRA矩阵 B 和 A
        self.B = nn.Parameter(torch.randn(output_dim, rank))
        self.A = nn.Parameter(torch.randn(rank, input_dim))

    def forward(self, x):
        # 应用LoRA的修改
        W_prime = self.W + self.B @ self.A
        return torch.matmul(x, W_prime.t())

# 示例：创建一个LoRALayer实例
input_dim = 100  # 输入维度
output_dim = 100 # 输出维度
rank = 10       # LoRA矩阵的秩

lora_layer = LoRALayer(input_dim, output_dim, rank)

# 示例输入
x = torch.randn(1, input_dim)  # 假设的输入数据

# 前向传播
output = lora_layer(x)
print(output)
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这段代码定义了一个名为 LoRALayer 的类，该类表示一个具有LoRA修改的线性层。它包括原始的权重矩阵 W 和两个低秩矩阵 B 和 A。在前向传播过程中，我们通过 W + B @ A 计算更新后的权重矩阵，然后使用这个更新后的矩阵进行标准的线性层计算。