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參數少80%,效果仍超LoRA!上交大&上海AI Lab推出高效微調框架FLoRA

AIGC動態1年前 (2024)發布 量子位
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參數少80%,效果仍超LoRA!上交大&上海AI Lab推出高效微調框架FLoRA

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原標題:參數少80%,效果仍超LoRA!上交大&上海AI Lab推出高效微調框架FLoRA
關鍵字:張量,參數,維度,卷積,方法
文章來源:量子位
內容字數:0字

內容摘要:


Huiser 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI為了讓大模型在特定任務、場景下發揮更大作用,LoRA這樣能夠平衡性能和算力資源的方在受到研究者們的青睞。
然而,以LoRA為代表的眾多低秩微調方法(包括DoRA, MoRA, AdaLoRA等衍生方法)仍存在一個問題:
它們通常通常都更適合Linear層,Embedding層這類“直入直出”的低維度張量,忽略了對更高維度甚至N維張量的考慮。
盡管這些方法可以通過一定方式將高維度張量轉化為2D張量來微調參數,如LoRA將Conv2D卷積層參數所具有的四維張量轉化為二維張量。但其存在兩方面的挑戰:
這種將卷積核拆開分別reshape到,維度上的方法雖然避免了參數的大規模增加,但是破壞了卷積核本身的結構特性。這對于密集預測類任務所需要的局部歸納偏置是一種負向影響。
隨著張量維度的升高,reshape為二維的方式會造成急劇的參數量增加,背離了參數高效微調方法的初衷。
為了解決以上兩個問題,來自上海交通大學、上海AI Lab的研究人員提出了FLoRA方法(flora意為植物群,具有廣泛的寓意)。
以視覺任務為例,FLoRA能在比LoRA少80


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文章來源:量子位
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