基于LoRA的增量学习方法研究
在大语言模型微调领域，LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种高效的增量学习方案，正逐渐成为主流实践。相比全参数微调，LoRA通过引入低秩矩阵来调整模型权重，在保持模型性能的同时大幅减少了训练资源消耗。
LoRA核心原理
LoRA的核心思想是将原始权重矩阵W分解为W = W₀ + ΔW，其中ΔW = A×B，A和B分别为低秩矩阵。这种参数化方式使得只有少量新增参数参与训练，显著降低了计算开销。
实现方案与复现步骤
使用HuggingFace Transformers库进行LoRA微调：
from transformers import AutoModelForCausalLM, LoraConfig
from peft import get_peft_model
# 加载基础模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b")
# 配置LoRA参数
lora_config = LoraConfig(
r=8, # 低秩维度
lora_alpha=32,
target_modules=["q_proj", "v_proj"], # 指定需要微调的层
lora_dropout=0.01,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM"
)
# 应用LoRA配置
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()
Adapter微调对比
Adapter方法通过在模型中插入可训练的适配器模块实现微调，与LoRA相比：
- Adapter：需要额外添加适配器层，参数量略高但灵活性更好
- LoRA：参数量更少，训练效率更高，适合资源受限场景
两种方法均需通过peft库进行配置，可结合具体任务需求选择最适合的方案。
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