LoRA为什么只在Transformer每层加两个小矩阵,就能实现高效微调?

LoRA(Low-Rank Adaptation)微调对Transformer每层进行微调,是指在Transformer架构的每一层中都应用LoRA的微调机制。其基本原理是冻结预训练的模型参数,然后在Transformer的每一层中加入一个可训练的旁路矩阵(低秩可分离矩阵),接着将旁路输出与初始路径输出相加输入到网络当中,并只训练这些新增的旁路矩阵参数 [^3]。 具体来说,低秩可分离矩阵由两个矩阵组成,第一个矩阵负责降维,第二个矩阵负责升维,中间层维度为r,从而来模拟本征秩(intrinsic rank),这两个低秩矩阵能够大幅度减小参数量 [^3]。例如,在LoRA的策略下,先用一个Linear层A,将数据从高维降到低维,这个低维的维度r也就是LoRA的秩,是LoRA中最重要的一个超参数,一般会远远小于高维维度,像常见的取值有4、8等 [^4]。 以Transformer模型为例,在对其进行LoRA微调时,会在每一层都执行这样的操作,最终可以使得模型微调参数量大大减少。当部署到生产环境中时,只需要计算和存储W = W0 + BA,并像往常一样执行推理,而且与其它方法相比,没有额外的延迟,因为不需要附加更多的层 [^1]。 ```python # 以下是一个简单的伪代码示例,用于说明LoRA微调的基本概念 import torch import torch.nn as nn # 假设这是一个Transformer层 class TransformerLayer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(TransformerLayer, self).__init__() self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim) # 初始化LoRA的低秩矩阵 self.lora_A = nn.Parameter(torch.randn(input_dim, 4)) # r = 4 self.lora_B = nn.Parameter(torch.randn(4, output_dim)) def forward(self, x): # 原始线性变换 output = self.linear(x) # LoRA旁路 lora_output = torch.matmul(x, self.lora_A) lora_output = torch.matmul(lora_output, self.lora_B) # 合并结果 final_output = output + lora_output return final_output ```

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