LoRA继任者ReLoRA登场,通过叠加多个低秩更新矩阵实现更高效大模型...
2023年8月21日 - 网易
实际上,梯度矩平滑参数和通常非常高,因而在重新启动时的秩上界为,相应的梯度矩和都是满秩的,在合并参数后就会使用先前的旧梯度来优化朝向与相同的子空间方向。为了解决这个问题,作者提出了ReLoRA方法,ReLoRA在合并和重新启动期间可以对优化器进行部分重置,并在随后的预热中过程中将学习率设置为0。具体...
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「图解线性代数」-以动画方式轻松理解线性代数的本质与几何意义
2018年3月6日 - 新浪
在数学专业的词汇来表示线性变换后空间的维数,称之为矩阵的秩(Rank).换句话说,列空间就是矩阵的列所张成的空间.所以矩阵秩的另一种定义可以说是列空间的维数.经过变换后被压缩到原点的向量集合,称为矩阵A的"零空间"(NullSpace)或"核"(Kernel),记为Null(A)或Ker(A).对照上面的三...
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调教LLaMA类模型没那么难,LoRA将模型微调缩减到几小时
2023年5月27日 - 腾讯新闻
当在神经网络中训练全连接(即dense)层时,如上所示,权重矩阵通常具有全秩,这意味着矩阵不具有任何线性相关(即冗余)的行或列。相比之下,与全秩相比,低秩意味着矩阵具有冗余的行或列。因此,尽管预训练模型的权重是满秩矩阵,但根据Aghajanyan等人的说法,LoRA的作者指出预训练的大型语言模型在适应新任务时具有...
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