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） 和 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 PEFT 和 LoRA 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
- 大模型训练的挑战
- PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）
- LoRA（Low-Rank Adaptation）
- PEFT 与 LoRA 的比较
- 在 Python 中实现 PEFT 与 LoRA
- 总结
1. 大模型训练的挑战
随着 GPT-3、BERT 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：
- 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。
- 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。
- 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 | PEFT | LoRA |
|---|---|---|
| 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
PEFT 和 LoRA 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。