LoRA 是 Low-Rank Adaptation of Large Language Models 的简写,即大型语言模型的低秩适应。它冻结了预训练模型的权重,并将可训练的秩分解矩阵注入到 Transformer 架构的每一层中,大大减少了下游任务的可训练参数数量。
与使用 Adam 微调的 GPT-3 175B 相比,LoRA 可以减少 10,000 倍的可训练参数数量和 3 倍的 GPU 内存需求。LoRA 在 RoBERTa、DeBERTa、GPT-2 和 GPT-3 上的模型质量表现与微调相当或更好,尽管可训练参数更少,训练吞吐量更高,而且与适配器不同,没有额外的推理延迟。
使用 RoBERTa (Liu et al., 2019) base and large 和 DeBERTa (He et al., 2020) XXL 1.5B 在 GLUE 基准上获得了与完全微调相当或优于完全微调的结果,同时只训练和存储了一小部分参数。
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在 GPT-2 上,LoRA 优于完全微调和其他高效调优方法,例如适配器(Houlsby 等人,2019 年)和前缀调优(Li 和 Liang,2021 年)。下面是 E2E NLG Challenge、DART 和 WebNLG 的评估:
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我想要什么 在JPanel上,我有一个JButton和一个JTextArea。按下JButton后,必须在JTextArea中打印某些文本。此特定文本由if-else语句确定。if-else的条件基于整数变量R。 基本上,这是我试图进行的类似问答的调查。我使用R来记录用户的答案。当用户单击一个选项时,R的值会更新。 我使用字符串变量你的手机。如果R的值为最后例如120,则您的手机将更新为字符串,例