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��Z��lora的llama2二次预训�l?nbsp; PDF 下蝲

转蝲自：(x��)http://www.python222.com/article/1202

相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

一、�ؓ(f��)什么需�?�?/strong> llama2 �?��Z��lora的二�ơ预训练?

加入中文训练语料�q�行llama2的二�ơ预训练�Q�这��h��型就可以增加支持中文输出的能力�?/span>

二、基�?/strong>lora�?/strong>llama2二次预训�l?的目标是什么？

在保持预训练模型权重不变的情况下�Q�通过��d��额外的网�l�层�q�仅训练�q�些新增的网�l�层参数�Q�实现大模型的高

效微调（peft�Q��?/span>

三、基�?/strong>lora�?/strong>llama2二次预训�l?的思想是什么？

思想�Q�基于对模型本征�l�度�Q?/span>intrinsic dimension�Q�的理解�?/span>

“本征�l�度”是指模型中真正有用的、能够媄(ji��ng)响模型输出的参数数量�?/span>

Aghajanyan研究发现�Q�预训练模型的内在维度实际上非常��，卛_��有一��部分参数对模型输出有显著媄(ji��ng)响。就�?/span>

存在一个极低维度的参数�Q�微调它和在全参数空间中微调能�v到相同的效果

LORA假设模型在�Q务适配�q�程中权重的改变量是低秩�Q?/span>low rank�Q?/span>

W=W0+ΔW�Q?/span>ΔW=BA

参数更新范围�Q�只训练新增的网�l�层参数

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