大模型参数高效微调技术原理综述（五）- LoRA、AdaLoRA、QLoRA

随着深度学习技术的不断发展，大模型在各个领域的应用越来越广泛。然而，大模型的训练和推理过程需要消耗大量的计算资源和时间。为了解决这个问题，研究者们提出了多种大模型参数高效微调技术，其中LoRA、AdaLoRA和QLoRA是较为典型的三种。
一、LoRA
LoRA是一种基于低秩分解的大模型参数高效微调技术。其核心思想是通过低秩分解来模拟参数的改变量，从而以极小的参数量来实现大模型的间接训练。在涉及到矩阵相乘的模块，LoRA在原始的PLM旁边增加一个新的通路，通过前后两个矩阵A,B相乘，第一个矩阵A负责降维，第二个矩阵B负责升维，中间层维度为r，从而来模拟所谓的本征秩（intrinsic rank）。可训练层维度和预训练模型层维度一致为d，先将维度d通过全连接层降维至r，再从r通过全连接层映射回d维度，其中，r<<d，r是矩阵的秩，这样矩阵计算就从d x d变为d x r + r x d，参数量减少很多。第一个矩阵的A的权重参数会通过高斯函数初始化，而第二个矩阵的B的权重参数则会初始化为零矩阵，这样能保证训练开始时新增的通路BA=0从而对模型结果没有影响。
二、AdaLoRA
AdaLoRA是一种自适应的低秩分解技术，它在LoRA的基础上进一步优化了参数的训练过程。与LoRA不同，AdaLoRA不再预先设定降维后的维度r，而是通过自适应的方式在训练过程中不断调整r的大小。这样可以在保证模型性能的同时进一步减少参数量。
三、QLoRA
QLoRA是一种基于量子计算的大模型参数高效微调技术。它将低秩分解与量子计算相结合，利用量子比特的量子叠加和量子纠缠等特性，对大模型的参数进行高效的微调。通过将一部分参数映射到量子比特上，QLoRA可以在量子计算机上利用量子算法进行高效的参数优化。
在实际应用中，LoRA、AdaLoRA和QLoRA可以根据具体任务的需求选择使用。对于一些大规模的计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等，LoRA和AdaLoRA可以有效地减少参数量并提高训练效率。而对于一些大规模的自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等，QLoRA则可以利用量子计算的优势对大模型进行高效的微调。
总的来说，LoRA、AdaLoRA和QLoRA等大模型参数高效微调技术为大模型的训练和推理提供了新的思路和方法。随着深度学习技术的不断发展，相信这些技术将会在更多领域得到应用和推广。