Lernen Sie LoRA kennen: Der KI-Hack, der intelligenter, schneller und viel günstiger ist als die vollständige Trainingsroutine Ihres LLM!

LoRA (Low-Rank Adaptation) bietet eine deutlich effizientere Methode zur Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs) im Vergleich zum herkömmlichen vollständigen Modelltraining. Anstatt alle Modellgewichte anzupassen, führt LoRA kleine, trainierbare Matrizen ein, während die Gewichte des Originalmodells unverändert bleiben. Dies reduziert den Rechenaufwand und die Speichernutzung drastisch und macht es ideal für Umgebungen mit eingeschränkten Ressourcen.

So funktioniert LoRA:

LoRA nutzt die Low-Rank-Matrixzerlegung. Dabei wird davon ausgegangen, dass die während der Feinabstimmung erforderlichen Gewichtsanpassungen durch Matrizen mit niedrigem Rang dargestellt werden können. Diese Matrizen sind deutlich kleiner als die ursprünglichen Modellgewichte, was zu erheblichen Effizienzsteigerungen führt. Der Prozess umfasst:

1. Zerlegung: Gewichtsaktualisierungen werden in ein Paar kleinerer Matrizen mit niedrigem Rang zerlegt.
2. Integration: Diese kleineren, trainierbaren Matrizen werden zu bestimmten Modellebenen hinzugefügt, oft innerhalb der Aufmerksamkeitsmechanismen von Transformatormodellen.
3. Inferenz/Training: Sowohl während der Inferenz als auch beim Training werden diese Matrizen mit niedrigem Rang mit den ursprünglichen, eingefrorenen Gewichten kombiniert.

Vorteile der Verwendung von LoRA:

• Reduzierte Rechenkosten: Training und Inferenz sind schneller und erfordern weniger Rechenleistung, wodurch es für Geräte mit begrenzten Ressourcen geeignet ist (z. B. GPUs mit geringerem VRAM).
• Verbesserte Effizienz:Weniger Parameter werden aktualisiert, was zu schnelleren Trainingszeiten führt.
• Verbesserte Skalierbarkeit: Mehrere Aufgaben können mithilfe desselben Basismodells feinabgestimmt werden, indem einfach verschiedene Sätze von LoRA-Parametern gespeichert werden, sodass nicht das gesamte Modell dupliziert werden muss.
• Flexibilität: Das modulare Design von LoRA ermöglicht die Kombination vorab trainierter LoRA-Adapter mit verschiedenen Basismodellen und Aufgaben.

Lassen Sie uns die Code-Implementierung untersuchen.

Installieren Sie zunächst die erforderlichen Bibliotheken:

<code class="language-bash">pip install transformers peft datasets torch</code>

Dadurch werden transformers, peft, datasets und torch installiert. Schauen wir uns nun das Python-Skript an:

<code class="language-bash">pip install transformers peft datasets torch</code>

Dieses Skript demonstriert die Kernschritte: Laden eines Basismodells, Anwenden von LoRA, Vorbereiten des Datensatzes, Definieren von Trainingsparametern und Initiieren des Trainingsprozesses. Beachten Sie, dass die compute_loss-Methode innerhalb der CustomTrainer-Klasse (entscheidend für das Training) der Kürze halber weggelassen wird, aber normalerweise die Berechnung des Kreuzentropieverlusts beinhalten würde. Das Speichern des fein abgestimmten Modells wird ebenfalls nicht explizit angezeigt, sondern würde die Verwendung der trainer.save_model()-Methode erfordern. Denken Sie daran, das target_modules in LoraConfig basierend auf der Architektur Ihres gewählten Modells anzupassen. Dieses optimierte Beispiel bietet einen klaren Überblick über die Anwendung von LoRA.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLernen Sie LoRA kennen: Der KI-Hack, der intelligenter, schneller und viel günstiger ist als die vollständige Trainingsroutine Ihres LLM!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!