极少数据就能微调大模型，一文详解LoRA等方法的运作法则

>这里懂剩可能还有点晕，我们看一下如下这张所示：

上所示里，蓝色部分为模板好的的网络常量，粉红色为，粉红色为。的网络体能训练的时候只体能训练粉红色部分，其它常量都是互换的。d就是本征自由度。

侧面懂的只修正d维常量，让的网络距离远超实质的功效，那么什么实质的功效呢？短文定义，在只修正d维常量的情况下，的网络功效距离远超体能训练剩整三维时功效的90%时，那么就认为距离远超了“实质的功效”，并且d就为本征自由度。

例如在来作mnist这个进制分类战斗任务时，如果剩整三维弹道能到0.9，那么在只修正d维常量的时候，弹道能够距离远超90%×0.9=0.81，就认为这时候的d为本征自由度续为。

三、用于本征自由度理性大三维见下文的有效地性

【短文2】将之前明确提出的本征自由度用来理性大三维见下文的有效地性，为什么那时候用几百或者几千张所示片就可以对大三维进行时有效地的见下文？

根据【短文1】阐述，对于某一类应对办法，在一定弹道上（比如距离远超90%的弹道）有本征特征的假定。对于大三维而言，进行时本征自由度的测试就能明白在应对某一类河口应对办法时，需更加改多少常量就能近似的应对举例来真是的应对办法。

如果真的有科学研究能证明仅仅更加改少数的常量就能很好的应对河口应对办法，那么也就能问道上述应对办法，即对大三维来作少量的见下文（更加改少量的常量），就能应对举例来真是的应对办法。

上面无特殊真是明的话，“短文”指的都是【短文2】

3.1 对于大三维而言，否假定本征自由度？

同【短文1】一样，【短文2】也来进行时公式来进行时三维的体能训练，即体能训练时只更加改d维常量。但与【短文1】的科学研究有点剩全相同的是，【短文1】里是随机模板的，而【短文2】里是再为体能训练好的常量。

【短文2】首再自由选择BERT-BaseBERT-LargeRoBERTa-BaseRoBERTa-Large四个三维，并自由选择GLUE benchmark里的MRPC和QQP两个数据资料集（两个数据资料集都是用来测试句子对否剩全相同意义的战斗任务）。

上下两个子所示分别暗示MRPC和QQP两个战斗任务，每个子所示有四条实线暗示四个三维的准确率，四条虚线暗示距离远超fine-tune整个三维90%的准确率的数值，横坐标暗示体能训练d维的个数。从所示里可以显露两个战斗任务，四个剩全相同的三维，只需体能训练较小的d维常量就可以距离远超90%的弹道。本征自由度这个方在大三维里是成立的。

所以在体能训练某个河口战斗任务时，只需体能训练少量常量就能距离远超很好的功效了。这时短文开头的应对办法就并未应对了。但是写作者来作了一些其他的科学研究，推测了一些有意思的结论。

3.2 再为体能训练的优劣与本征自由度的亲密关系

短文明确提出这样一个论点，再为体能训练三维能够隐式地降高三维在NLP各个战斗任务的本征自由度。

基于这个猜想，短文来作了上面科学研究，在再为体能训练RoBERTa-base三维的时候，每隔10K保存下相同的再为体能训练三维，然后测试保存依然的再为体能训练三维在MRPC、QQP、Yelp Polarity、SST-2、MNLI、ANLI六个数据资料集本征自由度。

结果如下：

可以显露，在剩全相同数据资料集上有剩全相同的21世纪，就是再为体能训练短时间得越多，三维在各个战斗任务上的本征自由度得越高。科学研究并没有特意去最佳化所谓的本征自由度，只是再为体能训练久一点而已。所以印证了再为体能训练三维的比如真是并能得越强（体能训练得得越好），本征自由度得越小。

3.3 再为体能训练三维常量与本征自由度的亲密关系

从前在来作再为体能训练常量与本征自由度亲密关系的时候，需确立三维的结构设计，这样更加有真是服力。但是写作者真是，这样要体能训练很多大三维的科学研究，为了更加有效地率的对比短文根据有数的结构设计来来作科学研究。从科学研究结果的21世纪来看，剩全相同结构设计也能得到有效地的结论。

短文来进行时有数的再为体能训练三维，在MRPC数据资料集上计算本征自由度。

科学研究结果如下：

上所示里纵坐标暗示本征自由度的数值，横坐标暗示三维的荐存量。从所示里的21世纪可以明显显露，三维得越大本征自由度得越小，即得越强的三维本征自由度得越高。

3.4 本征自由度与形式化并能的亲密关系

侧面解真是了fine-tune（3.1）、再为体能训练（3.2）和本征自由度的亲密关系，但本征自由度与形式化并能的亲密关系还没有验证。即我们那时候明白了让本征自由度小的方式，但是本征自由度小了，形式化并能就能跟着吗？

短文又来作了上面的科学研究，把3.2保存依然的三维，在相同的的本征自由度上，进行时剩全相同数据资料集的测试，结果如下：

可以显露本征自由度高的三维，体能训练出来的三维准确率是较高的。比如真是本征自由度得越高，形式化弹道得越好。

回到引言的应对办法：为什么LoRA思路能work？

因为大三维假定本征自由度的方，只需更加改少量常量就能在河口战斗任务上得到很好的功效。

荐考文献：[1]_descent[2][3][4]

原博客地址：

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