如果为所有这些附加层启用 LoRA，对于 7B Llama 2 模型，可训练参数的数量将增加 5 倍，从 4,194,304 增加到 20,277,248。这也需要更大的内存（16.62 GB 而不是 14.18 GB），但可以显著提高建模性能。
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但是，实验的一个限制是，只探索了两种设置：

(1) 仅启用查询和值权重矩阵的 LoRA
(2) 启用所有层的 LoRA。
在未来的实验中，探索其他组合可能是值得的。例如，了解为投影层激活 LoRA 是否真的有益将会很有趣。

平衡 LoRA 超参数：R 和 Alpha

正如原始 LoRA 论文所述，
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LoRA 引入了一个额外的缩放系数，用于在前向传递期间将 LoRA 权重应用于预训练权重。缩放涉及之前讨论过的等级参数 r，以及另一个超参数 α (alpha)，其应用如下：

scaling = alpha / r
weight += (lora_B @ lora_A) * scaling 
1
2

从上面的代码公式可以看出，LoRA权重的影响力越大。

之前的实验使用了r=8和alpha=16 ，结果缩放了 2 倍。在使用 LoRA 进行 LLM 时，选择 alpha 为r的两倍是一个常见的经验法则，但我很好奇这是否仍然适用于更大的r值。换句话说，“alpha = 2×rank”似乎确实是一个最佳点。然而，在这个特定的模型和数据集组合中，r=256和alpha=128 （缩放了 0.5 倍），性能甚至更好。

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尝试了r=32 ，r=64 ，r=128和r=512 ，但为了清楚起见省略了结果，因为r=256获得了最佳性能。）

选择 alpha 为r的两倍通常会产生最好的结果，但尝试不同的比例也不会有什么坏处。

在单个 GPU 上训练 7B 参数模型

其中一个主要收获是，LoRA 允许在单个 GPU 上微调 7B 参数 LLM。在这个特殊情况下，使用最佳设置（r=256和alpha=512 ）的 QLoRA 需要 17.86 GB 的 AdamW，并且需要大约 3 小时（在 A100 上）来处理 50k 个训练示例（此处为 Alpaca 数据集）
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解码Sora架构、技术及应用

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5，探讨Sora在不同应用场景中的实践价值及其面临的挑战和局限性。

二、解码Sora架构原理
1，DiT (Diffusion Transformer)架构详解
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