LoRA微调和QLoRA有什么区别?
问答 1001
除了LoRA微调是不是还有一种叫QLoRA的?LoRA和QLoRA之间比较有什么区别呢?
LoRA(Low-Rank Adaptation)和QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)确实是两种不同的微调技术,它们都用于调整大型语言模型,如GPT。下面是它们之间的一些主要区别:
1.LoRA:
– LoRA通过对模型的权重矩阵进行低秩逼近来实现微调。
– 它只修改原始模型的一小部分参数,这意味着更新的参数数量相对较少。
– LoRA的关键在于通过使用较小的、可训练的矩阵来近似原始的权重矩阵,而不是直接修改原始权重。2.QLoRA:
– QLoRA是LoRA的一个变种,它引入了量化技术。
– 量化技术意味着QLoRA在执行低秩逼近时,会进一步减少所需的存储和计算资源。
– QLoRA通过对LoRA中使用的矩阵进行量化,可以更有效地处理权重和梯度,进而减少模型的整体大小和运行时资源需求。总的来说,QLoRA在LoRA的基础上通过量化技术,进一步减少了模型微调过程中所需的资源和存储空间。这使得QLoRA在资源受限的情况下尤其有用,例如在移动设备或嵌入式系统中部署大型模型。然而,这种额外的优化可能会带来一定程度的性能折衷,具体取决于量化的程度和实现方式。
2024年1月3日 10:14