LoRA中值得注意的微调细节_lora微调

LoRA的基本认识

大模型微调技术——LoRA
大模型在预训练完收敛后模型包含很多进行矩阵乘法的稠密层，这些层通常都是满秩的，在微调过程中改变量其实也很小，在矩阵乘法中表现为低秩的改变。所以对于预训练权重矩阵$W_0\in R^{d\times k}$, 可以用低秩分解表示更新过程：$W_0+▲W=W_0+BA，B\in R^{d\times r},A\in R^{r\times k},r<<min(d,k)$。训练时，W_0是冻结的，没有梯度更新，A和B是可训练的，然后他们都会乘以相同的输入x：$h=（W_0+▲W)x=(W_0+BA)x=W_{0}x+BAx$

注意三点：

1. B是零矩阵初始化，A是随机高斯初始化，这时保证了初始时候▲W是零矩阵，h = W_0x，也就是预训练完后的情况，最初的 lora 权重为 0，所以 lora 参数是从头学起，并没有那么容易收敛。
2. ▲Wx的放缩：alpha/r （r是秩，alpha是因子，是训练时可以设置的两个参数）。使用Adam优化，经过适当的缩放初始化，调alpha和学习率差不多一样
   
3. 部署：加载主干网络W_0 ，针对不同的下游任务切换BA，并且没有推理时延的！！！

知道以上这些，仍然不能帮助我们理解究竟LoRA怎么用到大模型训练上。首先要有几点认识
1、 理论上LoRA可以用到不同类型神经网络的权重矩阵，减少可训练的参数量
2、 不同的大语言模型基于Transformer的不同改版，Transformer结构主要self attention层（W_q,W_k,W_v,W_o）和MLP层。

本质上LoRA对网络层的权重矩阵进行低秩学习(d* k—>d* r , r*k)

stable Diffusion论文截图(对k,v,q矩阵的微调学习)：

LLAMA2(来自BIT_666的博客):

官方提供微调层的建议：
‘q_proj,v_proj,k_proj,o_proj,gate_proj,down_proj,up_proj’
对应q,v,k,o 输出，还有MLP层的结构可以加入LoRA模块进行微调

LoRA微调主要关注的几个问题:

• 微调transformer哪些层？如果是给定参数预算，调节哪些层会有比较优的效果？
• 秩r的选择

微调参数的概览[粗是重点]

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0: 单卡运行。
do_train: 是否执行训练。
model_name_or_path: 预训练模型路径。
dataset_dir: 训练数据存储目录。
dataset: 训练数据集名称，可在 data/dataset_info.json 中增加自定义数据集。
output_dir: 微调后的模型保存路径。
source_prefix: 训练时每个输入序列添加的前缀，可为空。
max_source_length: 输入序列的最大长度，即 source_prefix + instruction + input 的长度。
max_target_length: 输出序列的最大长度，即 output 的长度。
per_device_train_batch_size: 用于训练的批处理大小。可根据 GPU 显存大小自行设置。
gradient_accumulation_steps: 梯度累加次数。
logging_steps: 多少步输出一次 log。
save_steps: 多少步保存一次参数。
learning_rate: AdamW 优化器的初始学习率。设置过大会出现loss值无法收敛或过拟合现象即过度适应训练集而丧失泛化能力，对非训练集中的数据失去原本的计算能力
**lr_scheduler_type": 学习率策略，可以设置cosine（月线退火策略）
num_train_epochs: 训练轮数（若非整数，则最后一轮只训练部分数据）如果loss值没有收敛到理想值可以增加训练轮数或适当降低学习率
plot_loss: 微调后绘制损失函数曲线，图片保存在 output_dir 中 。
fp16: 使用半精度（混合精度）训练。
lora_target: 大模型内将要进行 LoRA 微调的模块名称。
lora_rank: LoRA 微调中的秩大小。
padding_side: pad对齐方式，左对齐或者右对齐。

LoraConfig:创建 LoRA 微调方法对应的配置【比较影响模型的效果】
task_type：指定任务类型。如：条件生成任务（SEQ_2_SEQ_LM），因果语言建模（CAUSAL_LM）等。
r： LoRA低秩矩阵的维数。关于秩的选择。
lora_alpha： LoRA低秩矩阵的缩放系数，为一个常数超参，调整alpha与调整学习率类似。
lora_dropout：LoRA 层的丢弃（dropout）率，取值范围为[0, 1)。
target_modules：要替换为 LoRA 的模块名称列表或模块名称的正则表达式。

lora_config = LoraConfig(
    r=16,
    lora_alpha=32,
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM",
    target_modules = ["attn.c_proj", "attn.c_attn"]
)
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解释：

1. 输入输出序列的长度根据训练集而定，太短(截断)太长效果不太好
   2. lora_target: 哪些层是需要lora微调的（要替换为 LoRA 的模块名称列表或模块名称的正则表达式），一般根据名字找所有层【找不同模型对应的attention层对应的参数名称】
   
   LLaMa的默认模块名为[q_proj, v_proj]，也可以自行指定为：[q_proj,k_proj,v_proj,o_proj]
   常用的LLM对应的模块名列表：
   
2. 秩大小，不是越大越好，一般尝试4，8，16之类的数字看看效果怎样，小数据集一般设置小的r (1，2)
3. batch_size 和 gradient_accumulation_steps 两个参数是协同调整，根据现存和训练快慢需要，一般显存小，就batch_size调小，acc调大（但也不能调太大，不然梯度更新不及时），显存充足batch_size可以调大，acc调小些。