LoRA target module 可选参数

目录

• 一、LoRA 可调目标模块（Target Modules）概览
  • 1️⃣ 多头自注意力层（MHA）
  • 2️⃣ FFN（前馈网络）
  • 3️⃣ Embedding 层
  • 4️⃣ 特殊模块（可选）
• 二、选择原则总结
• 三、面试级表述示例

明白，你想系统梳理 LoRA 微调时 target modules 可选的参数/矩阵，也就是在 Transformer 或大模型里，LoRA 可以作用在哪些权重上。我们按结构拆开讲，方便面试和工程实践都能用。

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一、LoRA 可调目标模块（Target Modules）概览

LoRA 的目标是 在已有权重矩阵上加低秩增量：

[
W' = W + A \cdot B
]

• W → 底模权重
• A, B → 可训练的低秩矩阵
• rank r 决定容量

1️⃣ 多头自注意力层（MHA）

Transformer 每个注意力层包含：

参数	含义	LoRA 常规选择
Q (Query)	投影输入到查询空间	常用，提升分类/语义区分
K (Key)	投影输入到键空间	可选，配合 Q 提升注意力分布
V (Value)	投影输入到值空间	常用，增强下游输出特征
Output Projection (O)	注意力输出矩阵	偶尔用，容量有限时优先调 Q/K/V

工程经验：对分类任务，优先选择 Q/V，K 可视情况选。

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2️⃣ FFN（前馈网络）

Transformer FFN 层通常是两层线性：

[
\text{FFN}(x) = \text{GELU}(x W_1 + b_1) W_2 + b_2
]

参数	LoRA 微调实践
W1 (输入投影)	常用，可增强特征组合能力
W2 (输出投影)	少用，对分类提升有限
b1/b2 (偏置)	通常不调，可选 bias tuning 或 P-tuning

工程经验：rank 小时只调 W1 或部分顶层 FFN。

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3️⃣ Embedding 层

参数	含义	LoRA 是否常用
Token embedding	输入词向量	可选，通常用于特定 domain embedding 微调
Positional embedding	位置编码	很少调
LayerNorm gamma/beta	归一化参数	很少调，通常不动

Embedding LoRA 更常见于 少量数据微调或风格迁移。

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4️⃣ 特殊模块（可选）

• LM head / 输出投影层（分类任务可调 final linear）
• Adapter-like 模块（部分大模型预留接口）

对分类任务：可以调 LM head 来微调 label 投影，但通常 Q/K/V + 顶层 FFN 足够。

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二、选择原则总结

任务类型	rank	target modules 建议	说明
中等复杂度分类	8~16	Q/V + 顶层 2~4 层 FFN	提升分类能力，同时控制泛化
高复杂度生成	16~32	Q/K/V + FFN 全模块	数据量大，可微调更多模块
小数据域迁移	8~16	Q/V + Embedding + LM head	调整 domain-specific 特征

核心原则：

1. rank 小 → 精选模块（Q/V + 顶层 FFN）
2. rank 大 → 可以增加模块，但要防止过拟合
3. Embedding / LM head / 输出层 → 可选，用于 domain 特化或风格迁移

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三、面试级表述示例

“LoRA target modules 可选的参数主要包括注意力层的 Q/K/V、输出投影矩阵，FFN 层的输入投影 W1（可选输出投影 W2），Embedding 层以及 LM head 等。
对于中等复杂度的分类任务，我通常 rank 8~16，只微调 Q/V 和顶层少量 FFN 层，这样在增强任务能力的同时保持泛化。”

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如果你愿意，我可以画一张 Transformer + LoRA target modules 可选参数示意图，把 Q/K/V、O、FFN W1/W2、Embedding 等模块直观标出，一眼就能看到可微调位置。

你希望我画吗？