LoRA技术详解---附实战代码

LoRA技术详解—附实战代码

引言

随着大语言模型规模的不断扩大，如何高效地对这些模型进行微调成为了一个重要的技术挑战。Low-Rank Adaptation（LoRA）技术应运而生，它通过巧妙的低秩分解方法，显著减少了模型微调时需要训练的参数数量，同时保持了良好的性能表现。本文将深入介绍LoRA的原理，并通过详细的PyTorch代码实现来展示其工作机制。

LoRA的核心原理

基本思想

LoRA的核心思想是：在保持预训练模型权重不变的情况下，通过向每个转换器层添加低秩矩阵来实现模型的适应性调整。具体来说，对于原始的权重矩阵 $W_0\in {\mathbb{R}}^{d\times k}$，LoRA引入了如下的更新机制：

$$W=W_0+\Delta W=W_0+BA$$

其中：

• $B\in {\mathbb{R}}^{d\times r}$
• $A\in {\mathbb{R}}^{r\times k}$
• $r$ 是一个远小于 $d$ 和 $k$ 的秩

关键特征

1. 参数高效性：通过引入低秩分解，LoRA显著减少了需要训练的参数量。
2. 初始化策略：$\Delta W$ 在训练开始时被初始化为零矩阵，确保了模型从原始性能开始逐步调整。
3. 可扩展性：可以轻松应用于不同类型的层，如线性层和嵌入层。

实现细节分析

1. 初始化策略

LoRA的初始化策略非常关键：

• 对于线性层，矩阵A使用kaiming均匀初始化
• 对于嵌入层，矩阵A使用正态分布初始化
• 两种情况下，矩阵B都初始化为零，确保训练开始时$\Delta W=BA=0$

2. 缩放因子

缩放因子$\frac{\alpha }{r}$的引入有两个主要作用：

1. 控制LoRA更新的幅度
2. 使得不同秩r的实验结果更具可比性

3. 前向传播

在前向传播中，LoRA的更新通过以下步骤实现：

1. 计算原始层的输出
2. 计算低秩更新：$(x@A^T@B^T)\ast \frac{\alpha }{r}$
3. 将两部分结果相加

PyTorch实现详解

LoRA线性层实现

class Linear(nn.Module):
    def __init__(self, in_features: int, out_features: int, bias: bool, 
                 r: int, alpha: int = None):
        super().__init__()
        self.in_features = in_features
        self.out_features = out_features
        
        # 设置缩放因子
        if alpha is None:
            alpha = r
        self.scaling = alpha / r
        
        # 原始权重（冻结）
        self.weight = nn.Parameter(torch.empty((out_features, in_features)))
        self.weight.requires_grad = False
        
        # 偏置项处理
        if bias:
            self.bias = nn.Parameter(torch.empty(out_features))
            self.bias.requires_grad = False
        else:
            self.bias = None
            
        # LoRA参数初始化
        self.lora_a = nn.Parameter(torch.empty((r, in_features)))
        self.lora_b = nn.Parameter(torch.empty((out_features, r)))
        
        # 初始化
        with torch.no_grad():
            nn.init.kaiming_uniform_(self.lora_a, a=5 ** 0.5)
            nn.init.zeros_(self.lora_b)

    def forward(self, x: torch.Tensor):
        # 原始线性变换
        result = nn.functional.linear(x, self.weight, bias=self.bias)
        # 添加LoRA部分
        result += (x @ self.lora_a.T @ self.lora_b.T) * self.scaling
        return result

LoRA嵌入层实现

class Embedding(nn.Module):
    def __init__(self, num_embeddings: int, embedding_dim: int,
                 r: int, alpha: int = None):
        super().__init__()
        
        # 设置缩放因子
        if alpha is None:
            alpha = r
        self.scaling = alpha / r
        
        # 原始嵌入权重（冻结）
        self.weight = nn.Parameter(torch.empty((num_embeddings, embedding_dim)))
        self.weight.requires_grad = False
        
        # LoRA参数初始化
        self.lora_a = nn.Parameter(torch.empty((r, num_embeddings)))
        self.lora_b = nn.Parameter(torch.empty((embedding_dim, r)))
        
        # 初始化
        with torch.no_grad():
            nn.init.normal_(self.lora_a)
            nn.init.zeros_(self.lora_b)

    def forward(self, x: torch.Tensor):
        # 原始嵌入查找
        result = nn.functional.embedding(x, self.weight)
        # 添加LoRA部分
        result += (nn.functional.embedding(x, self.lora_a.T) @ self.lora_b.T) * self.scaling
        return result

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_42896106/article/details/142767768

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