大模型面试之LoRA

LoRA的解释：一种高效微调预训练神经网络的方法

LoRA 解决的问题：

🔸 2021年初，微软与OpenAI合作探索GPT-3的商业可行性。

🔸 发现仅仅通过提示（prompting）不足以完成生产任务，例如将自然语言转换为代码生成任务。

🔸 微调是必要的，但由于模型检查点的规模庞大，成本过高。

工作原理：

🔸 LoRA通过提出两个问题来推广全量微调（更新每个参数）：

- 是否需要微调所有参数？  - 对于我们要微调的权重矩阵，更新在矩阵秩方面应该有多大的表达能力？ 

🔸 这两个问题定义了一个二维平面，在这个平面上，全量微调位于一个角（满秩且更新所有参数），而原点代表原始模型。

🔸 平面中的任意一点都是一个有效的LoRA配置。

🔸 更新矩阵的选定秩控制了微调过程的表达能力。

🔸 一个d×d的矩阵可以表示d维向量空间中的任何线性变换。

🔸 通过首先将输入转换到一个较低维度的空间，然后再转回原始空间，我们可以限制可以表示的线性变换类型。

🔸 这样可以减少需要存储的参数数量，从(dxd)减少到(dxr + dxr)，其中r << d。

🔸 接近原点的点通常表现得与全量微调一样好——因为通常神经网络过度参数化，因此权重矩阵中充满了线性相关的元素。

🔸 这表明我们可以从低秩配置开始，并根据需要逐渐增加秩。

使用LoRA的常见做法：

🔸 如何选择更新矩阵的秩R：从低秩开始，并根据需要增加。

🔸 何时使用全量微调？：当在数据集上进行微调，这些数据集完全不同于基础模型预训练的数据集时（例如，如果你正在用火星语数据对英语模型进行微调，则可能需要全量微调）。

🔸 LoRA是否适用于任何模型架构？：只要模型使用矩阵乘法，就可以应用LoRA。因此，几乎所有的模型架构都可以使用LoRA！

LoRA的好处：

🔸 减少检查点大小：在GPT-3上，检查点大小从1TB减少到了25MB。

🔸 没有额外的推理延迟：LoRA更新可以在推理过程中与原始参数合并。W_new = W_old + AxB

🔸 快速切换任务的能力：LoRA模块可以高效地加载和卸载。（A_frenchxB_french）、（A_germanxB_german）、（A_spanishxB_spanish）

LoRA带来的一些有趣的想法：

🔸 在RAM中缓存LoRA模块以实现更快的模型切换和在不同的微调之间进行路由。

🔸 在训练集的不同批次上并行训练多个LoRA模块。

🔸 创建一个自适应模型树，其中每个节点是一个LoRA模块。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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