2023-ICLR-Adaptive Budget Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning

2023-ICLR-Adaptive Budget Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning

Paper:https://openreview.net/forum?id=lq62uWRJjiY

Code:https://github.com/QingruZhang/AdaLoRA

自适应计算分配,实现参数高效微调

为了实现动态地调节Lora的rank的大小,首先将Lora改写为SVD的形式。这是对LoRA的一种改进,它根据重要性评分动态分配参数预算给权重矩阵。

调整增量矩分配。AdaLoRA将关键的增量矩阵分配高秩以捕捉更精细和任务特定的信息,而将较不重要的矩阵的秩降低,以防止过拟合并节省计算预算。

以奇异值分解的形式对增量更新进行参数化,并根据重要性指标裁剪掉不重要的奇异值,同时保留奇异向量。由于对一个大矩阵进行精确SVD分解的计算消耗非常大,这种方法通过减少它们的参数预算来加速计算,同时,保留未来恢复的可能性并稳定训练。

W = W ( 0 ) + Δ = W ( 0 ) + P Λ Q W=W^{(0)}+\Delta=W^{(0)}+P \Lambda Q W=W(0)+Δ=W(0)+PΛQ

在训练损失中添加了额外的惩罚项,以规范奇异矩阵P和Q的正交性,从而避免SVD的大量计算并稳定训练。

相关推荐
BB_CC_DD22 分钟前
四. 以Annoy算法建树的方式聚类清洗图像数据集,一次建树,无限次聚类搜索,提升聚类搜索效率。(附完整代码)
深度学习·算法·聚类
Blossom.1181 小时前
人工智能在智能家居中的应用与发展
人工智能·深度学习·机器学习·智能家居·vr·虚拟现实·多模态融合
HyperAI超神经2 小时前
12个HPC教程汇总!从入门到实战,覆盖分子模拟/材料计算/生物信息分析等多个领域
图像处理·人工智能·深度学习·生物信息·分子模拟·材料计算·vasp
进来有惊喜2 小时前
深度学习:迁移学习
python·深度学习
何双新3 小时前
L3-3、从单轮到链式任务:设计协作型 Prompt 系统
服务器·搜索引擎·prompt
豆芽8193 小时前
图解YOLO(You Only Look Once)目标检测(v1-v5)
人工智能·深度学习·学习·yolo·目标检测·计算机视觉
北上ing3 小时前
从FP32到BF16,再到混合精度的全景解析
人工智能·pytorch·深度学习·计算机视觉·stable diffusion
蔗理苦3 小时前
2025-04-24 Python&深度学习4—— 计算图与动态图机制
开发语言·pytorch·python·深度学习·计算图
m0_678693333 小时前
深度学习笔记22-RNN心脏病预测(Tensorflow)
笔记·rnn·深度学习
Y1nhl9 小时前
搜广推校招面经八十一
开发语言·人工智能·pytorch·深度学习·机器学习·推荐算法·搜索算法