LORA
所以我可以理解成这些是在定义LoRA 模块的网络么
是的，可以这么理解。这些参数实际上是在 定义 LoRA 模块要插入的网络位置。具体来说，通过 target_modules 参数，代码指定了 LoRA 应该注入 LLaMA 模型的哪些层，以实现轻量化微调。
LoRA 模块的网络定义：如何理解？
-
LoRA 的基本原理
- LoRA 通过引入 低秩矩阵，在原有模型的基础上插入一个新的参数化模块，使得模型在微调时可以有效地调整其行为，而不需要修改和训练整个模型的所有权重。
- 这些 LoRA 模块被插入到原始模型的特定层中，例如注意力机制的投影层或前馈网络的变换层。微调时，只有这些低秩矩阵的参数会被训练和更新。
-
代码中的
target_modules是什么？target_modules列出的模块名称（如q_proj,k_proj,v_proj,o_proj等），定义了 LoRA 模块会插入的位置。- 这些位置通常是 Transformer 模型的关键层，例如多头注意力机制的投影层和前馈网络的变换层。在这些地方插入 LoRA，可以帮助模型在处理输入数据时进行更加灵活的调整。
-
为什么这些模块可以被认为是在定义 LoRA 模块的网络？
- 当你指定了
target_modules，实际上就是在告诉 LoRA 系统：在哪些部分的网络结构中插入 LoRA 模块。 - LoRA 插入的位置相当于一个新的 子网络，即使在不更新主网络权重的情况下，也可以对模型的输出产生重要影响。因此，可以将这些
target_modules看作是在 定义 LoRA 模块网络 的一部分。 - 例如，如果 LoRA 插入在
q_proj(Query Projection) 和v_proj(Value Projection)，那么 LoRA 模块的网络结构会主要影响模型的查询和值的生成，从而改变模型的注意力模式。
- 当你指定了
定义 LoRA 模块网络的步骤
在代码中，定义 LoRA 模块网络主要涉及以下几个步骤：
-
创建
LoraConfig配置lora_config = LoraConfig( r=model_args.lora_r, lora_alpha=model_args.lora_alpha, target_modules = model_args.target_modules, fan_in_fan_out = False, lora_dropout=0.05, inference_mode=False, bias="none", task_type="CAUSAL_LM", )LoraConfig中的target_modules告诉 LoRA 系统应该在哪些层插入低秩矩阵，从而 定义了 LoRA 模块的网络结构。- 其他参数如
r和lora_alpha则决定了 LoRA 模块的具体行为和性能。
-
将 LoRA 模块注入 LLaMA 模型
model = get_peft_model(model, lora_config)get_peft_model函数会将上述定义好的 LoRA 模块插入到 LLaMA 模型中。- 这一步完成后，LLaMA 的某些关键层会带有 LoRA 的 子网络，这些子网络专门用于微调和任务适应。
总结：在定义 LoRA 模块的网络
target_modules实际上是在指定 LoRA 模块的网络结构，即定义 LoRA 应该在哪里进行插入和调整。- LoRA 模块作为子网络存在：这些模块与原模型的某些层一起工作，形成了一个新的微调架构。通过调整这些模块的参数，可以有效实现轻量化微调。
- 结合 LLaMA 模型：通过在 LLaMA 的
q_proj,v_proj,down_proj等层中插入 LoRA 模块，可以让 LLaMA 在处理新的任务时更加高效和灵活，而无需对整个网络进行大规模调整。
因此，可以将这些 target_modules 看作是在帮助 定义 LoRA 模块的网络架构。这也使得 LLaMA 模型能够在适应新任务时，利用 LoRA 模块进行小规模的调整，从而快速高效地完成微调任务。
你可以举例这里的计算么。假设有embedding
好的，为了更好地理解 LoRA 模块如何与模型计算结合，我们可以通过一个具体的计算例子来说明。假设我们有一个简单的嵌入（embedding）和投影层，在这里我们将展示如何通过插入 LoRA 模块来实现轻量化微调。
1. LoRA 基本原理
LoRA 的主要想法是使用 低秩矩阵分解，即用两个较小的矩阵来替换一个大的可学习矩阵。在原始模型中，例如注意力机制中的 q_proj 层，我们可能有一个大的投影矩阵 ( W )，用于将嵌入向量投影到查询 (Query) 向量空间。
在 LoRA 中，我们不直接微调 ( W )，而是添加两个 小的可学习矩阵 ( A ) 和 ( B )，使得微调时只调整 ( A ) 和 ( B )，而不是直接修改 ( W )。公式如下：
[
W_{\text{LoRA}} = W + \alpha \cdot (A \cdot B)
]
- ( W ) 是原始的投影矩阵，保持不变。
- ( A ) 和 ( B ) 是低秩矩阵，通过 LoRA 进行微调。
- ( \alpha ) 是缩放因子，控制 LoRA 部分对输出的影响。
2. 具体计算过程示例
假设：
- 输入嵌入向量 ( x ) 大小为 ( 1 \times 768 )。
- 原始投影矩阵 ( W ) 大小为 ( 768 \times 768 )。
- LoRA 中低秩矩阵 ( A ) 大小为 ( 768 \times r )，( B ) 大小为 ( r \times 768 )，假设 ( r = 4 )（低秩矩阵的秩）。
(1) 原始模型的计算
在原始的 LLaMA 模型中，查询向量 ( Q ) 是通过以下公式得到的：
[
Q = x \cdot W
]
- 假设 ( x ) 是输入向量 ( [0.1, 0.2, ..., 0.5] )（大小 ( 1 \times 768 )）。
- ( W ) 是一个标准投影矩阵（大小 ( 768 \times 768 )）。
经过计算，得到一个大小为 ( 1 \times 768 ) 的查询向量 ( Q )。
(2) 添加 LoRA 模块后的计算
在使用 LoRA 后，计算变成：
[
Q = x \cdot (W + \alpha \cdot (A \cdot B))
]
其中：
- ( A ) 大小为 ( 768 \times 4 ): 它将输入向量从 768 维度降到 4 维。
- ( B ) 大小为 ( 4 \times 768 ): 它将 4 维的低秩表示再扩展回 768 维。
具体计算步骤：
- 原始投影:
[
x \cdot W
]- 输入向量 ( x ) 和原始矩阵 ( W ) 计算得到一个 ( 1 \times 768 ) 的查询向量。
- LoRA 模块投影:
- 首先，计算 ( x \cdot A )，将输入向量通过 ( A ) 降到低维空间 ( 4 ) 维。
[
x_{\text{low}} = x \cdot A \quad \text{(大小 ( 1 \times 4 ))}
] - 然后，将结果通过 ( B ) 投影回原来的 768 维空间：
[
x_{\text{proj}} = x_{\text{low}} \cdot B \quad \text{(大小 ( 1 \times 768 ))}
]
- 首先，计算 ( x \cdot A )，将输入向量通过 ( A ) 降到低维空间 ( 4 ) 维。
- 结合 LoRA 模块与原始投影:
- 将原始投影结果与 LoRA 投影结果相加：
[
Q = x \cdot W + \alpha \cdot x_{\text{proj}}
]
- 将原始投影结果与 LoRA 投影结果相加：
这样，虽然我们最终仍然得到了一个 768 维的查询向量 ( Q )，但在微调时，实际只调整了 ( A ) 和 ( B ) 这两个小矩阵的参数，而不是整个 ( W )。由于 ( A ) 和 ( B ) 是低秩矩阵（例如 4 维），所以微调需要调整的参数数量大大减少。
3. 计算中为什么 LoRA 更高效？
- 降低参数量: 在原始的全模型微调中，更新 ( W ) 意味着需要调整 ( 768 \times 768 = 589,824 ) 个参数。而使用 LoRA 时，微调的参数量变为 ( 768 \times 4 + 4 \times 768 = 6,144 )，参数数量减少了接近 100 倍。
- 加快训练速度: 由于参数量减少了，梯度计算、参数更新等过程都更加高效，训练时间也显著降低。
- 减少显存占用: 微调时不需要在显存中保留所有 ( W ) 的梯度信息，只需要保留较小的 ( A ) 和 ( B ) 矩阵，因此可以在有限的资源下微调大型模型。
总结
在 LoRA 中，target_modules 指定的 q_proj, k_proj, 等等模块中，原始模型的投影矩阵 ( W ) 会被 LoRA 替换为一个低秩近似的表示 ( A \cdot B )，从而在模型计算时仅通过调整这两个小矩阵来实现有效的微调。最终的计算是通过合并原始模型的计算和 LoRA 部分的计算结果得到的。
LoRA 让微调变得更轻量化，通过调整 低秩矩阵 来实现模型的定制化和优化，而无需重新训练或调整整个 LLaMA 的模型参数。这种方法在资源受限的情况下尤其有用，因为它能够在不显著增加计算和内存开销的前提下，实现模型的高效适应性。
target_modules 里的计算也请展示
好的，我们来详细展示 target_modules 中各个模块在计算时如何与 LoRA 结合。在这个示例中，我们将特别关注 注意力机制 中的四个关键模块：q_proj, k_proj, v_proj, 和 o_proj，并解释 LoRA 在这些模块中是如何应用的。
1. 多头自注意力机制简介
在 Transformer 模型中，多头自注意力机制通过以下公式计算输出：
[
\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax} \left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right) V
]
其中：
- ( Q ) (Query): 查询向量
- ( K ) (Key): 键向量
- ( V ) (Value): 值向量
在计算过程中，输入 ( x ) 会经过四个关键投影层 (q_proj, k_proj, v_proj, o_proj):
q_proj(Query Projection): 将输入 ( x ) 投影到查询向量 ( Q )。k_proj(Key Projection): 将输入 ( x ) 投影到键向量 ( K )。v_proj(Value Projection): 将输入 ( x ) 投影到值向量 ( V )。o_proj(Output Projection): 将注意力层的输出结果投影回原始维度。
2. 加入 LoRA 模块后的计算
假设 LoRA 被插入到这四个模块中。我们来看这些模块中 LoRA 的计算方式。
(1) q_proj 和 k_proj, v_proj 的计算
在没有 LoRA 的情况下，输入向量 ( x ) 通过 q_proj 计算 ( Q ) 的方式为：
[
Q = x \cdot W_q
]
其中 ( W_q ) 是 q_proj 层的投影矩阵，大小为 ( d_{\text{model}} \times d_q )。
使用 LoRA 后，这个计算变为：
[
Q = x \cdot (W_q + \alpha \cdot A_q \cdot B_q)
]
- ( W_q ): 原始投影矩阵，保持不变。
- ( A_q ) 和 ( B_q ): LoRA 插入的两个可学习的低秩矩阵，大小分别为 ( d_{\text{model}} \times r ) 和 ( r \times d_q )，其中 ( r ) 是低秩矩阵的秩。
- ( \alpha ): 缩放因子，用来控制 LoRA 的影响程度。
计算步骤示例
假设：
- 输入向量 ( x ) 大小为 ( 1 \times 768 )。
- 原始投影矩阵 ( W_q ) 大小为 ( 768 \times 768 )。
- LoRA 矩阵 ( A_q ) 大小为 ( 768 \times 4 )，( B_q ) 大小为 ( 4 \times 768 )。
-
计算原始的 ( Q ):
[
Q_{\text{orig}} = x \cdot W_q
]
得到大小为 ( 1 \times 768 ) 的查询向量。 -
计算 LoRA 部分的调整 ( Q_{\text{lora}} ):
- 首先将输入 ( x ) 投影到低秩空间：
[
x_{\text{low}} = x \cdot A_q \quad \text{(大小 ( 1 \times 4 ))}
] - 将结果重新映射到原始维度：
[
Q_{\text{lora}} = x_{\text{low}} \cdot B_q \quad \text{(大小 ( 1 \times 768 ))}
] - 最终结果：
[
Q = Q_{\text{orig}} + \alpha \cdot Q_{\text{lora}}
]
- 首先将输入 ( x ) 投影到低秩空间：
类似地，k_proj 和 v_proj 的计算也是通过类似的过程进行的，将输入投影到键向量 ( K ) 和值向量 ( V )。
(2) o_proj 的计算
在没有 LoRA 的情况下，注意力计算的结果通过 o_proj 得到输出：
[
O = \text{Attention}(Q, K, V) \cdot W_o
]
其中 ( W_o ) 是输出投影矩阵。
引入 LoRA 后，计算变为：
[
O = \text{Attention}(Q, K, V) \cdot (W_o + \alpha \cdot A_o \cdot B_o)
]
- 类似于
q_proj,k_proj,v_proj的计算，LoRA 在o_proj中插入了 ( A_o ) 和 ( B_o ) 矩阵，使得微调时只更新这两个矩阵。
3. LoRA 在目标模块中的实际作用
通过上述过程，我们看到：
- 在原始 Transformer 中，投影操作是通过 全参数矩阵 ( W ) 来完成的。
- 在使用 LoRA 后，原来的矩阵操作被分解成 原始投影 + LoRA 微调的额外部分，而 LoRA 只调整 ( A ) 和 ( B ) 矩阵。
target_modules例如q_proj,v_proj,k_proj,o_proj的作用是指定 LoRA 在模型计算中的插入位置，使得这些关键模块在微调时能够灵活调整模型的输出。
4. 为什么 LoRA 模块更高效？
通过上述的计算示例，可以看到：
- 在传统的微调中，我们需要直接调整 完整的投影矩阵 ( W )，对于 768 维的嵌入向量来说，需要调整 ( 768 \times 768 = 589,824 ) 个参数。
- 在使用 LoRA 时，我们只需要调整 ( A ) 和 ( B )，这两个低秩矩阵的参数总量只有 ( 768 \times 4 + 4 \times 768 = 6,144 )。
- 参数大幅度减少，这使得微调过程更加快速高效，同时大大降低了计算资源和内存的消耗。
总结
在 target_modules 中指定的 q_proj, k_proj, v_proj, o_proj 是 LoRA 模块在 Transformer 模型中的 插入点。通过在这些模块中加入 LoRA 的低秩矩阵 ( A ) 和 ( B )，模型能够在微调时只调整这些子模块，而无需修改原始的全模型参数。这不仅保持了原始模型的强大能力，还允许在新的任务上进行快速高效的适应。
down_proj,gate_proj,up_proj呢，似乎没有展示
抱歉之前没有详细展示 down_proj, gate_proj, 和 up_proj。现在我们来具体解释这些模块，以及它们在 LoRA 中的作用和计算过程。
1. 前馈网络 (Feed-Forward Network, FFN) 简介
在 Transformer 模型中，前馈网络是每一个注意力层之后的关键部分。它主要包含两个线性层：
- 第一层 (
down_proj)：将输入维度投影到一个更高的维度（也可能是低维度，视模型具体设计而定）。 - 第二层 (
up_proj)：将经过激活函数后的高维向量再投影回原始维度。
一些模型还会在这两层之间使用 门控机制 (Gate) 或其他变体，以增强模型对信息的选择性处理。因此，down_proj, gate_proj, up_proj 对于前馈网络的计算非常重要。
2. LoRA 在前馈网络中的应用
在前馈网络的情况下，LoRA 仍然可以插入到这些投影操作中，以下是具体的解释：
(1) down_proj 的计算
-
传统前馈网络：将输入 ( x ) 投影到一个高维向量空间：
[
h = x \cdot W_{\text{down}}
]- 其中，( W_{\text{down}} ) 是大小为 ( d_{\text{model}} \times d_{\text{hidden}} ) 的投影矩阵，( d_{\text{hidden}} ) 通常比 ( d_{\text{model}} ) 大很多。
- 这样可以让模型在更高维度中进行更复杂的特征转换。
-
加入 LoRA 后：
[
h = x \cdot (W_{\text{down}} + \alpha \cdot A_{\text{down}} \cdot B_{\text{down}})
]- ( A_{\text{down}} ) 和 ( B_{\text{down}} ) 是两个低秩矩阵。( A_{\text{down}} ) 的大小为 ( d_{\text{model}} \times r )，而 ( B_{\text{down}} ) 为 ( r \times d_{\text{hidden}} )。
- 缩放因子 ( \alpha ) 控制 LoRA 的影响程度。
- 计算步骤与之前的
q_proj,k_proj类似，通过 先降维再升维 的方式来实现。
(2) gate_proj 的计算
一些前馈网络会使用 门控机制 来控制信息流。门控机制使用的 gate_proj 也可以通过 LoRA 进行微调：
-
传统计算：将输入 ( x ) 投影到一个门控向量空间：
[
g = x \cdot W_{\text{gate}}
]- ( W_{\text{gate}} ) 用于生成一个门控信号，控制哪些信息会被保留。
-
LoRA 模块加入后：
[
g = x \cdot (W_{\text{gate}} + \alpha \cdot A_{\text{gate}} \cdot B_{\text{gate}})
]- 通过调整低秩矩阵 ( A_{\text{gate}} ) 和 ( B_{\text{gate}} )，模型可以更加灵活地控制信息流，从而增强对特定任务的适应性。
(3) up_proj 的计算
-
传统前馈网络：在经过激活函数（如 ReLU 或 GELU）处理后，前馈网络会将高维特征重新映射回原始维度：
[
o = \sigma(h) \cdot W_{\text{up}}
]- 其中 ( \sigma(h) ) 是激活函数，( W_{\text{up}} ) 是大小为 ( d_{\text{hidden}} \times d_{\text{model}} ) 的上投影矩阵。
-
加入 LoRA 后：
[
o = \sigma(h) \cdot (W_{\text{up}} + \alpha \cdot A_{\text{up}} \cdot B_{\text{up}})
]- ( A_{\text{up}} ) 和 ( B_{\text{up}} ) 分别为低秩矩阵，大小为 ( d_{\text{hidden}} \times r ) 和 ( r \times d_{\text{model}} )。
- LoRA 允许模型在上采样时更加灵活地调整输出。
3. 详细计算过程示例
假设：
- 输入 ( x ) 大小为 ( 1 \times 768 )。
down_proj：( W_{\text{down}} ) 大小为 ( 768 \times 3072 )。up_proj：( W_{\text{up}} ) 大小为 ( 3072 \times 768 )。- LoRA 矩阵 ( A_{\text{down}} ) 大小为 ( 768 \times 4 ), ( B_{\text{down}} ) 大小为 ( 4 \times 3072 )。
计算步骤
-
down_proj计算：- 原始投影：
[
h_{\text{orig}} = x \cdot W_{\text{down}}
]
输出为大小 ( 1 \times 3072 )。 - LoRA 调整部分：
- 降维：
[
x_{\text{low}} = x \cdot A_{\text{down}} \quad \text{(大小 ( 1 \times 4 ))}
] - 升维：
[
h_{\text{lora}} = x_{\text{low}} \cdot B_{\text{down}} \quad \text{(大小 ( 1 \times 3072 ))}
] - 合并结果：
[
h = h_{\text{orig}} + \alpha \cdot h_{\text{lora}}
]
- 降维：
- 原始投影：
-
gate_proj计算：- 类似的步骤应用于
gate_proj，调整生成的门控信号。
- 类似的步骤应用于
-
up_proj计算：- 输入 ( h ) 通过激活函数后，进行上投影：
[
o_{\text{orig}} = \sigma(h) \cdot W_{\text{up}}
] - LoRA 调整：
[
o_{\text{lora}} = \sigma(h) \cdot (A_{\text{up}} \cdot B_{\text{up}})
] - 最终输出：
[
o = o_{\text{orig}} + \alpha \cdot o_{\text{lora}}
]
- 输入 ( h ) 通过激活函数后，进行上投影：
总结：LoRA 在 down_proj, gate_proj, up_proj 的作用
- 低秩矩阵插入：通过在
down_proj,gate_proj, 和up_proj中插入 LoRA 的低秩矩阵，模型在前馈网络的降维、门控和上采样时能够进行更加灵活的调整。 - 降低参数量：相比于直接调整 ( W_{\text{down}} ) 和 ( W_{\text{up}} ) 这样的全矩阵，LoRA 通过调整 ( A ) 和 ( B ) 矩阵，大大减少了参数数量，从而使得微调更加高效。
- 增强灵活性：这些调整不仅减少了计算和内存需求，还允许模型在新的任务中迅速适应新的数据模式。
通过这些 target_modules，LoRA 可以有效地覆盖 注意力机制 和 前馈网络 中的重要层，确保在模型微调时能够快速适应不同的任务需求，同时保持资源的高效利用。
浙公网安备 33010602011771号