AdaLoRA

在自然语言处理（NLP）领域，大语言模型的微调已经成为一种常见的实践。然而，如何有效地分配参数预算以提高模型性能，仍然是一个重要的研究问题。AdaLoRA（Adaptive Budget Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning）就是为解决这个问题而提出的一种新颖的算法。

核心思想

AdaLoRA 的核心思想是将增量更新参数化为奇异值分解的形式。这种方法的优点在于，它允许我们在微调过程中更有效地分配参数预算。具体来说，AdaLoRA 通过调整每个权重矩阵的参数预算，使得重要的权重矩阵可以获得更多的参数预算，从而提高模型的性能。

通俗解释

你可以把 AdaLoRA 算法想象成一个聪明的班主任。在一个大班级里，有很多学生，每个学生都有他们的优点和需要改进的地方。班主任的任务是帮助每个学生提高他们的能力，但是他的时间和精力是有限的，所以他需要找出一个最有效的方法来帮助每个学生。

这就是 AdaLoRA 算法的任务。在一个大的语言模型中，有很多参数，就像班级里的学生一样。每个参数都有它的重要性，就像每个学生都有他们的优点。AdaLoRA 算法的任务就是找出哪些参数最重要，然后把更多的时间和精力分配给这些参数，就像班主任把更多的时间和精力分配给那些需要更多帮助的学生一样。

AdaLoRA 算法的一个特点是它使用了一种叫做奇异值分解的方法来帮助它决定如何分配时间和精力。这就像班主任使用了一种特别的方法来决定如何帮助每个学生。这种方法让 AdaLoRA 算法能够更好地完成它的任务，就像班主任的方法让他能够更好地帮助每个学生一样。

微调的权重是固定的吗？

Q：比如说，一个60B的模型，我分别进行两次AdaLoRA微调，第一次我用语料集1，AdaLoRA会选出假设1万个参数进行微调。然后我保存此次微调的 Lora 权重。之后，我进行第二次微调，我加载上一次的 Lora 权重，与 LLM Merge。然后我用语料集2通过AdaLoRA继续微调。第二次AdaLoRA也会从大模型中选取一定量的参数进行微调。我的疑问是这两次选择的参数是一样的吗？如果是一样的，那么对于同一个大模型，AdaLoRA只会选择预训练后的一个固定子集参数进行微调。

A：AdaLoRA 算法在每次微调时选择的参数并不一定是相同的。这是因为 AdaLoRA 算法的目标是找出最重要的参数进行微调，而这些“最重要的参数”可能会根据你的微调任务和使用的语料集而变化。

举个例子，如果你的第一次微调任务是让模型更好地理解科技新闻，那么 AdaLoRA 可能会选择那些与科技新闻相关的参数进行微调。然后，如果你的第二次微调任务是让模型更好地理解医学文献，那么 AdaLoRA 可能会选择一组完全不同的参数进行微调，因为这些参数可能更相关于医学文献的理解。

因此，对于同一个大模型，AdaLoRA 不会只选择预训练后的一个固定子集参数进行微调。相反，它会根据每次微调的任务和语料集，选择最适合的参数进行微调。这就是 AdaLoRA 算法的一个重要特性，也是它能够有效提高模型性能的原因。

优势

相比于传统的全参数微调方法，AdaLoRA 的主要优势在于其参数效率。传统的全参数微调方法通常需要大量的计算资源，而且可能会导致过拟合。相比之下，AdaLoRA 通过有效地分配参数预算，可以在保持模型性能的同时，大大减少计算资源的需求。

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本文作者：Maeiee

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