2024/03/20 14:43

如何从头开始编写LoRA代码，这有一份教程

作者表示：在各种有效的 LLM 微调方法中，LoRA 仍然是他的首选。

LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种用于微调 LLM（大语言模型）的流行技术，最初由来自微软的研究人员在论文《 LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 》中提出。不同于其他技术，LoRA 不是调整神经网络的所有参数，而是专注于更新一小部分低秩矩阵，从而大大减少了训练模型所需的计算量。

由于 LoRA 的微调质量与全模型微调相当，很多人将这种方法称之为微调神器。自发布以来，相信很多人都对这项技术感到好奇，想要从头开始编写代码从而更好的理解该研究。以前苦于没有合适的文档说明，现在，教程来了。

这篇教程的作者是知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka，他表示在各种有效的 LLM 微调方法中，LoRA 仍然是自己的首选。为此，Sebastian 专门写了一篇博客《Code LoRA From Scratch》，从头开始构建 LoRA，在他看来，这是一种很好的学习方法。

简单来说，本文通过从头编写代码的方式来介绍低秩自适应（LoRA），实验中 Sebastian 对 DistilBERT 模型进行了微调，并用于分类任务。

LoRA 与传统微调方法的对比结果显示，使用 LoRA 方法在测试准确率上达到了 92.39%，这与仅微调模型最后几层相比（86.22% 的测试准确率）显示了更好的性能。

Sebastian 是如何实现的，我们接着往下看。

从头开始编写 LoRA

用代码的方式表述一个 LoRA 层是这样的：

其中，in_dim 是想要使用 LoRA 修改的层的输入维度，与此对应的 out_dim 是层的输出维度。代码中还添加了一个超参数即缩放因子 alpha，alpha 值越高意味着对模型行为的调整越大，值越低则相反。此外，本文使用随机分布中的较小值来初始化矩阵 A，并用零初始化矩阵 B。

值得一提的是，LoRA 发挥作用的地方通常是神经网络的线性（前馈）层。举例来说，对于一个简单的 PyTorch 模型或具有两个线性层的模块（例如，这可能是 Transformer 块的前馈模块），其前馈（forward）方法可以表述为：

在使用 LoRA 时，通常会将 LoRA 更新添加到这些线性层的输出中，又得到代码如下：

如果你想通过修改现有 PyTorch 模型来实现 LoRA ，一种简单方法是将每个线性层替换为 LinearWithLoRA 层：

以上这些概念总结如下图所示：

^{为了应用 LoRA，本文将神经网络中现有的线性层替换为结合了原始线性层和 LoRALayer 的 LinearWithLoRA 层。}

如何上手使用 LoRA 进行微调

LoRA 可用于 GPT 或图像生成等模型。为了简单说明，本文采用一个用于文本分类的小型 BERT（DistilBERT）模型来说明。

由于本文只训练新的 LoRA 权重，因而需要将所有可训练参数的 requires_grad 设置为 False 来冻结所有模型参数：

接下来，使用 print (model) 检查一下模型的结构：

由输出可知，该模型由 6 个 transformer 层组成，其中包含线性层：

此外，该模型有两个线性输出层：

通过定义以下赋值函数和循环，可以选择性地为这些线性层启用 LoRA：

使用 print (model) 再次检查模型，以检查其更新的结构：

正如上面看到的，线性层已成功地被 LinearWithLoRA 层取代。

如果使用上面显示的默认超参数来训练模型，则会在 IMDb 电影评论分类数据集上产生以下性能：

训练准确率：92.15%
验证准确率：89.98%
测试准确率：89.44%

在下一节中，本文将这些 LoRA 微调结果与传统微调结果进行了比较。

与传统微调方法的比较

在上一节中，LoRA 在默认设置下获得了 89.44% 的测试准确率，这与传统的微调方法相比如何？

为了进行比较，本文又进行了一项实验，以训练 DistilBERT 模型为例，但在训练期间仅更新最后 2 层。研究者通过冻结所有模型权重，然后解冻两个线性输出层来实现这一点：

只训练最后两层得到的分类性能如下：

训练准确率：86.68%
验证准确率：87.26%
测试准确率：86.22%

结果显示，LoRA 的表现优于传统微调最后两层的方法，但它使用的参数却少了 4 倍。微调所有层需要更新的参数比 LoRA 设置多 450 倍，但测试准确率只提高了 2%。

优化 LoRA 配置

前面讲到的结果都是 LoRA 在默认设置下进行的，超参数如下：

假如用户想要尝试不同的超参数配置，可以使用如下命令：

不过，最佳超参数配置如下：

在这种配置下，得到结果：

验证准确率：92.96%
测试准确率：92.39%

值得注意的是，即使 LoRA 设置中只有一小部分可训练参数（500k VS 66M），但准确率还是略高于通过完全微调获得的准确率。

^{原文链接：https://lightning.ai/lightning-ai/studios/code-lora-from-scratch?continueFlag=f5fc72b1f6eeeaf74b648b2aa8aaf8b6}

入门LoRA

相关数据

权重技术

线性模型中特征的系数，或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0，则相应的特征对模型来说没有任何贡献。

来源：Google AI Glossary

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

来源：Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.

参数技术

在数学和统计学裡，参数（英语：parameter）是使用通用变量来建立函数和变量之间关系（当这种关系很难用方程来阐述时）的一个数量。

来源：维基百科

分类数据技术

一种特征，拥有一组离散的可能值。以某个名为 house style 的分类特征为例，该特征拥有一组离散的可能值（共三个），即 Tudor, ranch, colonial。通过将 house style 表示成分类数据，相应模型可以学习 Tudor、ranch 和 colonial 分别对房价的影响。有时，离散集中的值是互斥的，只能将其中一个值应用于指定样本。例如，car maker 分类特征可能只允许一个样本有一个值 (Toyota)。在其他情况下，则可以应用多个值。一辆车可能会被喷涂多种不同的颜色，因此，car color 分类特征可能会允许单个样本具有多个值（例如 red 和 white）。

来源：Google ML glossary

文本分类技术

该技术可被用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。文本挖掘所使用的模型有词袋（BOW）模型、语言模型（ngram）和主题模型。隐马尔可夫模型通常用于词性标注（POS）。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。

来源：机器之心

超参数技术

在机器学习中，超参数是在学习过程开始之前设置其值的参数。相反，其他参数的值是通过训练得出的。不同的模型训练算法需要不同的超参数，一些简单的算法（如普通最小二乘回归）不需要。给定这些超参数，训练算法从数据中学习参数。相同种类的机器学习模型可能需要不同的超参数来适应不同的数据模式，并且必须对其进行调整以便模型能够最优地解决机器学习问题。在实际应用中一般需要对超参数进行优化，以找到一个超参数元组（tuple），由这些超参数元组形成一个最优化模型，该模型可以将在给定的独立数据上预定义的损失函数最小化。

来源：Wikipedia

神经网络技术

（人工）神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型，那时候研究者构想了「感知器（perceptron）」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者（Connectionist）」，因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型，它们都是前馈神经网络：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），其中 RNN 又包含长短期记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习，但也有一些为无监督学习设计的变体，比如自动编码器和生成对抗网络（GAN）。

来源：机器之心

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中，准确率的定义为：正确的预测数/样本总数。在二元分类中，准确率的定义为：(真正例数+真负例数)/样本总数

来源：Google ML Glossary

图像生成技术

图像生成（合成）是从现有数据集生成新图像的任务。

来源：paperswithcode

语言模型技术

语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用，如语音识别，机器翻译，词性标注，句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度，因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题)，也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难，这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。

来源：维基百科