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DyLoRA:使用动态无搜索低秩适应的预训练模型的参数有效微调

又一个针对LoRA的改进方法:

DyLoRA: Parameter-Efficient Tuning of Pretrained Models using Dynamic Search-Free Low Rank Adaptation

https://arxiv.org/pdf/2210.07558v2.pdf

https://github.com/huawei-noah/KD-NLP/tree/main/DyLoRA

Part1前言

LoRA存在的问题

  • rank的值是固定的,训练完成后不能修改。
  • 优化rank的值需要大量的搜索和努力。

提出的方法:引入了一种动态低秩适应(Dy-LoRA)技术。通过对适配器模块在训练期间的不同秩所学到的表示进行排序,为一系列的秩而不是单一的秩训练LoRA块。

主要贡献

  • 动态LoRA:在LoRA的基础上,我们开发了一种新的算法(DyLoRA),使其在推理时是动态的,而不会产生额外的费用。
  • 无需搜索的LoRA:我们证明,通过在性能上做出可忽略不计的妥协,有可能避免为LoRA选择最佳秩的昂贵的搜索过程。

Part2介绍

在每一个LoRA模块中,有一个向上投影和向下投影的矩阵。设我们想训练LoRA模块在的范围内操作,其中可以被视为新的超参数。为了使LoRA模块在一系列的秩中工作,而不是单一的秩,我们需要确保增加或减少秩不会明显阻碍模型的性能。实现这种行为的一种方法是在LoRA模块的训练过程中对不同秩的信息内容进行排序。在这方面,在每个训练步骤中,我们对进行抽样。形成一个预先定义的分类分布其(支持度为Range[rmin, rmax]),并相应地截断矩阵。

是W的b截断版本。

前向传播计算时是这么计算的:

损失的计算:

另外在训练的时候增加了一个新的模块:frozen,即只更新截断块中第b个相关的行或者列。

整个流程如下:

需要注意反向传播时是否是更新整个截断块还是第b个行或列。

Part3实验结果

首先是说明不同rank对结果的影响:

接着是该方法和其他方法的对比:

posted @ 2023-04-20 15:46  西西嘛呦  阅读(327)  评论(0编辑  收藏  举报