基于LoRA的持续学习方案设计

基于LoRA的持续学习方案设计

在大语言模型微调实践中，持续学习能力至关重要。本文将介绍基于LoRA（Low-Rank Adaptation）的持续学习方案设计。

核心思路

持续学习的核心是让模型在不遗忘原有知识的前提下，学习新任务。LoRA通过低秩矩阵分解，在保持原始权重不变的同时，只训练新增的低秩适配器矩阵。

实现步骤

1. 初始化阶段：使用预训练模型作为基础，仅保留原始权重
2. 微调阶段：为每个新任务创建独立的LoRA适配器
3. 部署阶段：将多个LoRA适配器合并或按需加载

import torch
import torch.nn as nn
from peft import LoraConfig, get_peft_model

class LoRAAdapter(nn.Module):
    def __init__(self, model, lora_rank=8):
        super().__init__()
        config = LoraConfig(
            r=lora_rank,
            lora_alpha=lora_rank * 2,
            target_modules=["q_proj", "v_proj"],
            lora_dropout=0.1,
            bias="none"
        )
        self.model = get_peft_model(model, config)

    def forward(self, x):
        return self.model(x)

部署策略

通过配置文件管理不同任务的LoRA权重，支持热切换和动态加载。

总结

该方案实现了高效、可扩展的持续学习能力，为多任务场景提供了解决思路。