大模型训练——PEFT与LORA介绍

大模型训练——PEFT与LoRA介绍

近年来,深度学习模型的规模越来越大,尤其是在自然语言处理(NLP)领域。随着模型规模的增大,训练这些大模型所需的计算资源和时间也急剧增加。为了提高训练效率和节省资源,研究人员提出了多种方法,其中 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)LoRA(Low-Rank Adaptation) 是近年来非常流行的两种技术,能够在不需要全面调整所有模型参数的情况下,进行高效的模型微调。

本文将详细介绍 PEFTLoRA 技术,并展示如何在大模型训练中使用这两种方法,包含代码示例和实际应用,以帮助你更好地理解和应用这些技术。

目录

  1. 大模型训练的挑战
  2. PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)
  3. LoRA(Low-Rank Adaptation)
  4. PEFT 与 LoRA 的比较
  5. 在 Python 中实现 PEFT 与 LoRA
  6. 总结

1. 大模型训练的挑战

随着 GPT-3BERT 等大规模语言模型的出现,深度学习领域的模型参数数量不断增加。大模型的训练面临着以下几个挑战:

  • 计算资源消耗巨大:训练数十亿或数百亿参数的模型需要极其强大的计算资源,包括多台 GPU 和大量的存储空间。
  • 训练时间长:大规模模型的训练周期可能需要几周甚至几个月。
  • 存储与部署成本高:随着模型参数量的增加,模型的存储和部署成本也随之上升。
  • 调优困难:对于已经训练好的大模型,进行微调时调整所有参数会导致计算开销和训练时间的增加。

为了应对这些挑战,PEFT 和 LoRA 提供了两种更为高效的微调方法。


2. PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)

PEFT 是一种参数高效微调方法,旨在减少微调过程中需要调整的模型参数数量。传统的微调方法通常会对大模型的所有参数进行训练,而 PEFT 方法则只微调少量的参数,以此来减少计算资源的消耗,并提高微调效率。

PEFT 的工作原理

PEFT 主要通过以下方式实现参数高效:

  • 冻结大部分参数:通过冻结大部分的预训练参数,仅微调少量的参数(如任务特定的输出层或者某些中间层),从而减少计算开销。
  • 增量式训练:利用已经预训练的模型作为基础,采用增量的训练方式,只针对任务相关部分进行优化。
  • 低资源需求:通过微调更少的参数,PEFT 能显著减少训练所需的计算资源,并且能够以较小的模型规模实现较好的任务性能。

PEFT 典型应用

PEFT 通常用于以下任务:

  • 迁移学习:当有预训练模型(如 GPT、BERT)时,可以使用 PEFT 在新的任务上进行快速调整。
  • 小样本学习:对于训练数据较少的任务,PEFT 可以在保持大模型性能的同时,提高训练效率。

3. LoRA(Low-Rank Adaptation)

LoRA(低秩适配)是一种新兴的高效微调方法,它通过引入低秩矩阵的适配层,在不大幅度增加参数量的情况下,进行模型微调。

LoRA 的工作原理

LoRA 的核心思想是通过添加低秩矩阵来适配大模型的参数,从而避免了全面调整大模型参数的需求。具体而言,LoRA 会为每一层的权重矩阵引入一个低秩矩阵,优化这个低秩矩阵,而非直接调整原始的权重矩阵。低秩矩阵的引入使得模型能够在进行微调时,保持参数量的相对较小,同时仍然可以适应特定任务的需求。

LoRA 的具体步骤如下:

  1. 插入低秩适配层:在模型中每一层的权重矩阵上插入一个低秩矩阵,这个矩阵的秩远小于原始权重矩阵。
  2. 冻结原始权重:大部分预训练模型的权重被冻结,不进行调整。
  3. 训练低秩矩阵:仅微调低秩适配层的参数,以减少训练的计算开销。

LoRA 的优势

  • 高效性:相比于传统的微调方法,LoRA 只需要调整低秩矩阵的参数,极大地减少了计算开销。
  • 性能保持:通过插入低秩适配层,LoRA 能够较好地保持预训练模型的性能,并且能够适应新任务。
  • 适用性广:LoRA 可以与大多数预训练模型(如 GPT、BERT)兼容,并且适用于各种 NLP 和计算机视觉任务。

LoRA 的应用场景

  • 大规模预训练模型的微调:LoRA 使得在大规模预训练模型上进行微调变得更加高效,适用于计算资源有限的场景。
  • 多任务学习:LoRA 可以帮助在多个任务之间共享模型参数,通过微调低秩适配层,在多个任务中实现较好的效果。

4. PEFT 与 LoRA 的比较

特性PEFTLoRA
工作原理通过冻结大部分参数,只微调少量任务相关参数。引入低秩矩阵来调整原始权重矩阵,微调适配层。
计算效率高效,减少了需要微调的参数量。高效,通过训练低秩矩阵来节省计算资源。
参数量只微调少量参数,减少了计算开销。通过低秩矩阵来减少微调的参数量,避免了大规模微调。
适用任务迁移学习、小样本学习等任务。适用于大规模预训练模型的微调,尤其是多任务学习。
训练时间微调少量参数,训练时间短。通过低秩适配层的微调,训练时间短。
应用场景在计算资源有限的环境中进行高效微调。在多个任务中共享预训练模型,进行高效的跨任务微调。

5. 在 Python 中实现 PEFT 与 LoRA

5.1 使用 Hugging Face Transformers 实现 PEFT

在实际操作中,PEFT 方法可以通过冻结预训练模型的大部分参数,只微调最后几层的参数来实现。以下是一个简单的示例:

from transformers import BertForSequenceClassification, AdamW
import torch

# 加载预训练的BERT模型
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

# 冻结BERT模型的所有参数
for param in model.bert.parameters():
    param.requires_grad = False

# 只训练最后一层的参数
optimizer = AdamW(model.classifier.parameters(), lr=1e-5)

# 简单的训练循环
inputs = torch.tensor([[101, 1024, 2005, 102]])  # 假设的输入
labels = torch.tensor([1])  # 假设的标签

outputs = model(inputs, labels=labels)
loss = outputs.loss
loss.backward()
optimizer.step()

5.2 使用 Hugging Face Transformers 实现 LoRA

使用 LoRA 时,我们可以在预训练模型的权重矩阵上插入低秩矩阵进行微调。以下是 LoRA 微调的简化实现示例:

from transformers import BertForSequenceClassification
import torch

# 假设低秩矩阵插入在每一层的权重矩阵中
class LoRA_Adapter(torch.nn.Module):
    def __init__(self, original_layer, rank=2):
        super(LoRA_Adapter, self).__init__()
        self.rank = rank
        self.original_layer = original_layer
        self.low_rank_matrix = torch.nn.Parameter(torch.randn(rank, original_layer.weight.size(1)))
    
    def forward(self, x):
        # 低秩矩阵调整
        adapted_weights = self.original_layer.weight + self.low_rank_matrix
        return torch.nn.functional.linear(x, adapted_weights, self.original_layer.bias)

# 替换BERT中的某些层为LoRA适配器
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

# 替换特定层
model.bert.encoder.layer[11].attention.self.query = LoRA_Adapter(model.bert.encoder.layer

[11].attention.self.query)

6. 总结

PEFTLoRA 是大模型训练中非常重要的两种技术,能够在不大幅度调整所有模型参数的情况下,进行高效的模型微调。通过这些方法,我们可以在计算资源有限的情况下,提高大模型的训练效率,同时仍能保持模型的性能。

  • PEFT 通过冻结大部分参数,仅微调少量任务相关的参数,使得模型训练更加高效。
  • LoRA 通过低秩适配层微调模型参数,避免了对所有权重矩阵的微调,减少了计算开销。

这两种方法都为大规模深度学习模型的微调提供了高效的解决方案,在资源有限的情况下仍然能够训练出高质量的模型,广泛应用于 NLP、计算机视觉等领域。

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