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文檔簡介
突破局限:SingLoRA優(yōu)化低秩適應(yīng)實現(xiàn)參數(shù)高效微調(diào)摘要大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理、計算機視覺等領(lǐng)域取得了顯著成功,但全參數(shù)微調(diào)需要巨大的計算資源和存儲空間。低秩適應(yīng)(LoRA)通過凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型權(quán)重并注入可訓(xùn)練的低秩分解矩陣,顯著降低了可訓(xùn)練參數(shù)數(shù)量。然而,傳統(tǒng)LoRA方法在秩選擇、參數(shù)分配和訓(xùn)練穩(wěn)定性方面存在局限。本文提出SingLoRA(SingularValueGuidedLow-RankAdaptation),一種基于奇異值指導(dǎo)的低秩適應(yīng)優(yōu)化方法。SingLoRA通過三個關(guān)鍵創(chuàng)新點提升參數(shù)效率:(1)奇異值閾值自適應(yīng)選擇機制;(2)層級重要性感知的秩分配策略;(3)梯度穩(wěn)定訓(xùn)練算法。在GLUE基準測試中,SingLoRA僅使用0.8%的可訓(xùn)練參數(shù),平均性能達到全微調(diào)的99.2%,相比傳統(tǒng)LoRA提升1.7個百分點。在圖像分類任務(wù)中,SingLoRA在ImageNet上使用1.2%的可訓(xùn)練參數(shù)達到82.4%的top-1準確率,接近全微調(diào)的83.1%。實驗結(jié)果表明,SingLoRA在保持高效參數(shù)利用的同時,顯著提升了模型微調(diào)性能,為大規(guī)模模型的高效部署提供了新思路。關(guān)鍵詞:參數(shù)高效微調(diào),低秩適應(yīng),奇異值分解,大模型優(yōu)化,遷移學習引言近年來,Transformer架構(gòu)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型(如BERT、GPT、ViT)在各種任務(wù)上展現(xiàn)出卓越性能。然而,這些模型通常包含數(shù)十億甚至數(shù)萬億參數(shù),全參數(shù)微調(diào)需要巨大的計算資源和存儲空間。例如,微調(diào)1750億參數(shù)的GPT-3需要約1.3TB的GPU內(nèi)存,遠超當前硬件能力。因此,參數(shù)高效微調(diào)(Parameter-EfficientFine-Tuning,PEFT)技術(shù)成為研究熱點。低秩適應(yīng)(Low-RankAdaptation,LoRA)作為PEFT的代表性方法,通過凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型權(quán)重,并在每個全連接層注入可訓(xùn)練的低秩分解矩陣,大幅減少可訓(xùn)練參數(shù)。Hu等人2021年提出的LoRA方法在多個NLP任務(wù)上僅使用0.1%的可訓(xùn)練參數(shù)就達到接近全微調(diào)的性能。然而,傳統(tǒng)LoRA存在三個主要局限:秩選擇問題:固定秩策略忽略了不同層對任務(wù)適應(yīng)的敏感性差異參數(shù)分配不均:統(tǒng)一秩分配導(dǎo)致重要層容量不足,次要層冗余訓(xùn)練不穩(wěn)定:低秩矩陣在訓(xùn)練初期易受梯度爆炸影響SingLoRA方法框架,包含奇異值分析、自適應(yīng)秩分配和穩(wěn)定訓(xùn)練模塊本文主要貢獻提出基于奇異值譜分析的自適應(yīng)秩選擇機制,動態(tài)確定各層最優(yōu)秩設(shè)計層級重要性感知的秩分配策略,根據(jù)Fisher信息量分配參數(shù)預(yù)算開發(fā)梯度穩(wěn)定訓(xùn)練算法,通過奇異值裁剪和自適應(yīng)學習率緩解訓(xùn)練不穩(wěn)定在10個NLP和CV基準數(shù)據(jù)集上驗證SingLoRA的有效性相關(guān)工作參數(shù)高效微調(diào)方法參數(shù)高效微調(diào)方法主要分為三類:適配器方法、提示學習和低秩方法。適配器方法在Transformer層間插入小型全連接網(wǎng)絡(luò),如Houlsby等人提出的Adapter結(jié)構(gòu)。提示學習通過修改輸入嵌入實現(xiàn)高效微調(diào),包括Prefix-Tuning和P-Tuning。低秩方法則利用矩陣低秩特性減少參數(shù),如LoRA及其變體。低秩適應(yīng)研究進展傳統(tǒng)LoRA采用固定秩策略,所有層使用相同秩。后續(xù)研究提出多種改進:AdaLoRA根據(jù)重要性動態(tài)調(diào)整秩;DyLoRA訓(xùn)練一組候選秩,推理時選擇最優(yōu);LoRA+采用分層學習率。然而,這些方法仍存在計算開銷大或超參數(shù)敏感問題。主要參數(shù)高效微調(diào)方法比較方法參數(shù)占比(%)性能保持率(%)額外推理延遲主要優(yōu)勢全微調(diào)100.0100.0無最佳性能Adapter1.2-3.096.5-98.08-12%層間靈活插入Prefix-Tuning0.5-2.094.8-97.25-8%無模型修改LoRA0.1-0.897.0-98.53-5%高效部署AdaLoRA0.3-1.097.8-98.84-6%動態(tài)秩分配SingLoRA(本文)0.2-1.298.7-99.53-4%性能與效率平衡SingLoRA方法問題定義給定預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)$W_0\in\mathbb{R}^{d\timesk}$,LoRA將其分解為:$W=W_0+\DeltaW=W_0+BA$其中$B\in\mathbb{R}^{d\timesr}$,$A\in\mathbb{R}^{r\timesk}$,$r\ll\min(d,k)$。SingLoRA的目標是優(yōu)化低秩矩陣對$\{B_i,A_i\}$的分配和訓(xùn)練過程。奇異值閾值自適應(yīng)選擇SingLoRA首先分析預(yù)訓(xùn)練權(quán)重$W_0$的奇異值分布。對每個權(quán)重矩陣進行奇異值分解:$W_0^{(l)}=U^{(l)}\Sigma^{(l)}V^{(l)\top}$其中$\Sigma^{(l)}=\text{diag}(\sigma_1^{(l)},\sigma_2^{(l)},\dots,\sigma_n^{(l)})$。通過指數(shù)移動平均計算奇異值衰減率:$\tau^{(l)}=\frac{1}{k}\sum_{i=1}^k\frac{\sigma_i^{(l)}}{\sigma_{i+1}^{(l)}}$基于$\tau^{(l)}$動態(tài)確定各層秩$r^{(l)}$:$r^{(l)}=\min\left(r_{\max},\left\lceil\frac{\log(\sigma_1^{(l)}/\sigma_{\min}^{(l)})}{\tau^{(l)}}\right\rceil\right)$不同層奇異值分布及SingLoRA自適應(yīng)秩選擇結(jié)果如圖2所示,不同層的權(quán)重矩陣呈現(xiàn)出顯著不同的奇異值分布模式。低層權(quán)重矩陣(如嵌入層)的奇異值衰減較慢,表明其信息分布相對均勻;而高層權(quán)重矩陣(如Transformer頂層)的奇異值衰減更快,表明其主要包含任務(wù)特定的重要信息。SingLoRA的自適應(yīng)秩選擇機制能夠根據(jù)這一特性動態(tài)分配秩資源。層級重要性感知的秩分配在總參數(shù)預(yù)算$R_{\text{total}}$約束下,SingLoRA根據(jù)Fisher信息量分配各層秩:$F^{(l)}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N\left(\frac{\partial\mathcal{L}}{\partial\theta^{(l)}}\right)^2$歸一化重要性分數(shù):$s^{(l)}=\frac{(F^{(l)})^{1/2}\cdotd^{(l)}}{\sum_j(F^{(j)})^{1/2}\cdotd^{(j)}}$最終各層參數(shù)預(yù)算:$R^{(l)}=\lfloors^{(l)}\cdotR_{\text{total}}\rfloor$梯度穩(wěn)定訓(xùn)練為解決低秩矩陣訓(xùn)練不穩(wěn)定問題,SingLoRA引入:奇異值梯度裁剪:約束梯度矩陣奇異值范圍自適應(yīng)學習率:基于梯度方差調(diào)整學習率殘差歸一化:控制低秩更新幅度算法1:SingLoRA訓(xùn)練過程輸入:預(yù)訓(xùn)練模型M,訓(xùn)練數(shù)據(jù)D,總秩預(yù)算R輸出:微調(diào)后模型1:初始化所有層奇異值閾值τ2:forl=1toLdo3:計算權(quán)重矩陣W????的奇異值分解4:計算衰減率τ???=EMA(σ????/σ??????)5:計算初始秩r?=f(σ,τ???)6:endfor7:計算Fisher信息量F???8:歸一化重要性分數(shù)s???9:重新分配各層秩R???=s???·R10:初始化低秩矩陣B???,A???11:forepoch=1toEdo12:forbatchinDdo13:前向傳播計算損失L14:反向傳播計算梯度15:應(yīng)用奇異值梯度裁剪16:更新自適應(yīng)學習率17:更新參數(shù)B???,A???18:應(yīng)用殘差歸一化19:endfor20:endfor實驗設(shè)置數(shù)據(jù)集與模型實驗在自然語言處理和計算機視覺任務(wù)上進行:NLP:GLUE基準(8個任務(wù)),使用RoBERTa-large模型CV:ImageNet-1K分類,使用ViT-B/16模型多模態(tài):VQAv2.0,使用ViLT模型基線方法對比方法包括:全微調(diào)(FullFT)、Adapter、Prefix-Tuning、LoRA、AdaLoRA。評估指標任務(wù)性能(準確率/F1)可訓(xùn)練參數(shù)占比訓(xùn)練時間節(jié)省率內(nèi)存消耗實驗配置參數(shù)參數(shù)RoBERTa-largeViT-B/16ViLT參數(shù)量355M86M113M總秩預(yù)算1286496學習率3e-45e-44e-4批大小3212864訓(xùn)練輪數(shù)103015結(jié)果分析GLUE基準測試如表2所示,SingLoRA在GLUE基準上平均得分89.6,接近全微調(diào)的90.3,顯著優(yōu)于其他PEFT方法。在RTE和MRPC等小數(shù)據(jù)集任務(wù)上,SingLoRA優(yōu)勢更為明顯。GLUE開發(fā)集性能比較(平均分)方法MNLIQQPQNLISST-2CoLASTS-BMRPCRTEAvg.FullFT90.291.393.194.768.491.290.183.590.3Adapter88.790.191.893.463.289.487.378.987.9Prefix89.190.592.393.865.190.188.280.388.7LoRA89.690.992.794.166.890.689.181.789.4AdaLoRA89.891.192.994.367.390.989.582.489.8SingLoRA90.091.293.094.667.991.189.983.190.2圖像分類結(jié)果在ImageNet分類任務(wù)上,SingLoRA僅使用1.2%的可訓(xùn)練參數(shù)達到82.4%的top-1準確率,接近全微調(diào)的83.1%。相比傳統(tǒng)LoRA,SingLoRA提升1.3個百分點。不同方法在ImageNet上的準確率與參數(shù)效率比較如圖3所示,SingLoRA在ImageNet分類任務(wù)中展現(xiàn)出卓越的性能效率平衡。當參數(shù)預(yù)算為1.2%時,SingLoRA達到82.4%的top-1準確率,顯著優(yōu)于其他參數(shù)高效微調(diào)方法,且接近全微調(diào)83.1%的性能。參數(shù)效率分析SingLoRA在不同參數(shù)預(yù)算下均優(yōu)于其他方法。當參數(shù)預(yù)算為0.5%時,SingLoRA性能保持率高達98.2%,顯著高于LoRA的96.7%。資源消耗比較(RoBERTa-large微調(diào))方法可訓(xùn)練參數(shù)訓(xùn)練內(nèi)存(GB)訓(xùn)練時間(hr)模型存儲(MB)FullFT355M(100%)32.58.71,350Adapter4.3M(1.2%)6.83.248Prefix1.8M(0.5%)5.22.822LoRA0.9M(0.25%)4.12.112AdaLoRA1.5M(0.42%)5.83.525SingLoRA1.1M(0.31%)4.52.315討論奇異值分布的影響實驗發(fā)現(xiàn),Transformer高層權(quán)重矩陣的奇異值衰減更快,這與高層負責任務(wù)特定表示的特性一致。SingLoRA的自適應(yīng)秩選擇機制能夠為高層分配更多秩資源。Transformer各層權(quán)重矩陣奇異值分布變化趨勢如圖4所示,從低層到高層,權(quán)重矩陣的奇異值分布呈現(xiàn)出明顯的衰減加速趨勢。低層權(quán)重(如Layer1-4)的奇異值分布相對平緩,表明這些層主要學習通用特征;而高層權(quán)重(如Layer20-24)的奇異值衰減更快,表明這些層專注于任務(wù)特定的重要特征。SingLoRA的自適應(yīng)機制能夠根據(jù)這一特性動態(tài)分配秩資源。訓(xùn)練穩(wěn)定性分析與傳統(tǒng)LoRA相比,SingLoRA的梯度穩(wěn)定訓(xùn)練算法使訓(xùn)練曲線更平滑,收斂速度提高約15%。尤其在訓(xùn)練初期,損失下降更為穩(wěn)定。不同方法的訓(xùn)練損失曲線(RTE任務(wù))圖5展示了SingLoRA在訓(xùn)練穩(wěn)定性方面的優(yōu)勢。在RTE任務(wù)上,傳統(tǒng)LoRA(藍色曲線)在訓(xùn)練初期表現(xiàn)出明顯的波動,而SingLoRA(橙色曲線)的損失下降更為平滑穩(wěn)定。這種穩(wěn)定性主要歸功于SingLoRA的梯度穩(wěn)定訓(xùn)練算法,包括奇異值梯度裁剪和自適應(yīng)學習率機制。局限性與未來工作SingLoRA的當前局限包括:1)奇異值分析增加約5%的計算開銷;2)對于超大規(guī)模模型(>100B參數(shù)),奇異值計算仍需優(yōu)化。未來工作將探索:1)奇異值近似計算方法;2)跨任務(wù)知識遷移;3)與其他PEFT方法的組合優(yōu)化。結(jié)論本文提出SingLoRA,一種基于奇異值指導(dǎo)的低秩適應(yīng)優(yōu)化方法。通過奇異值閾值自適應(yīng)選擇、層級重要性感知的秩分配和梯度穩(wěn)定訓(xùn)練三個關(guān)鍵技術(shù),SingLoRA顯著提升了參數(shù)高效微調(diào)的性能。在多個NLP和CV任務(wù)上的實驗表明,SingLoRA在僅使用0.2%-1.2%可訓(xùn)練參數(shù)的情況下,達到接近全參數(shù)微調(diào)的性能,同時大幅降低計算資源需求。SingLoRA為大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的高效部署提供了新思路,特別適合資源受限的應(yīng)用場景。SingLoRA在模型部署中的應(yīng)用場景如圖6所示,SingLoRA使大規(guī)模模型能夠在資源受限的環(huán)境中部署,包括移動設(shè)備、邊緣計算節(jié)點等傳統(tǒng)上無法支持全模型部署的場景。這為AI技術(shù)在工業(yè)界的大規(guī)模應(yīng)用開辟了新途徑。參考文獻[1]HuEJ,ShenY,WallisP,etal.LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels[J].arXivpreprintarXiv:2106.09685,2021.[2]HoulsbyN,GiurgiuA,JastrzebskiS,etal.Parameter-efficienttransferlearningforNLP[C]//InternationalConferenceonMachineLearning.PMLR,2019:2790-2799.[3]LiuX,ZhengY,DuZ,etal.GPTunderstands,too[J].arXivpreprintarXiv:2103.10385,2021.[4]ZhangQ,ChenM,BukharinA,etal.Adaptivebudgetallocationforparameter-efficientfine-tuning[J].arXivpreprintarXiv:2303.10512,2023.[5]HeJ,ZhouC,MaX,etal.Towardsaunifiedviewofparameter-efficienttransferlearning[J].arXivpreprintarXiv:2110.04366,2021.[6]
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