一 LoRA：

1 低(秩)rank 自适应微调方法
2 背景及本质
　　大模型的参数更新耗费大量现存为此， 微软的研究者们于2021年通过论文《LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS》提出了低秩适应LoRA

它冻结了预训练的模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到 Transformer 架构的每一层中，大大减少了下游任务的可训练参数的数量

We propose Low-Rank Adaptation, or LoRA, which freezes the pre-trained model weights and injects trainable rank decomposition matrices into each layer of the Transformer architecture, greatly reducing the number of trainable parameters for downstream tasks.

与使用 Adam 微调的 GPT-3 175B 相比，LoRA 可以将可训练参数数量减少 10,000 倍，GPU 内存需求减少 3 倍

Compared to GPT-3 175B fine-tuned with Adam, LoRA can reduce the number of trainable parameters by 10,000 times and the GPU memory requirement by 3 times.

3 大致操作总览
　　1 正向推理 的所有参数 结果

2 反向梯度的所有结果

3 反向梯度更新的计算， sGD不带状态的会相对省内存，但是adam 就会记录过往若干梯度参数。

  ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/2a52475aca554b9e8fbc1af51eb43e50.png)

训练：

图 W0+Lora层结果

lora=w1 正态分布+w2 全0

   推理：lora层需要merge会W0，即w1*w2+w0即可。

4 实际操作
　　4.1 微软DeepSpeed-Chat中对LoRA微调的实现
　　# TODO 待补充—>>>>>>

代码中体现

1
F.linear(input, self.weight, self.bias) + (self.lora_dropout(input)
@ self.lora_right_weight @ self.lora_left_weight) * self.lora_scaling
　加号左侧为原结构支路，加号右侧为新增支路，self.lora_right_weight 和self.lora_left_weight 分别为两个新引入线性层的参数.

4.2 Huggingface上PEFT库对LoRA
　　更详细使用方法

# TODO 待补充—>>>>>>

5 另外应用
lora层可针对某一层参数，可插拔

对stable diffusion 也可用。

二 QLora微调方法

2.1 前言
QLoRA于今23年5月份通过此篇论文《QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs》被提出，本质是对LoRA的改进，相比LoRA进一步降低显存消耗。

因为LoRa为LLM的每一层添加了少量的可训练参数(适配器)，并冻结了所有原始参数。这样对于微调，只需要更新适配器权重，这可以显著减少内存占用
而QLoRa更进一步，引入了4位量化、双量化和利用nVidia统一内存进行分页。
　　所有这些对比Lora，进一步降低了显存消耗。

下图总结了不同的微调方法及其内存需求，其中的QLoRA通过将模型量化到4位精度并使用分页优化器管理内存峰值来改进LoRA.

2.2 模型量化
　　原理：将浮点数值转化为定点数值，同时尽可能减少计算精度损失的方法。

这样就减小了模型， 在计算时，最后再将定点数据反量化为浮点数据得到最终的结果。

  ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/82e0488e755b44209d11a33e75bb8545.png)

综合而言，我们可以对模型参数(weight)、激活值(activation)或者梯度(gradient)做量化。通常而言，模型的参数分布较为稳定，因此对参数 weight 做量化较为容易(比如，QLoRA便是对weight做量化)
至于模型的激活值往往存在异常值，直接对其做量化，会降低有效的量化格点数，导致精度损失严重，因此，激活值的量化需要更复杂的处理方法(如SmoothQuant)

更多内容详见： 《zhouyi量化白皮书》

三 P-tuning V1/V2

在学习P-tuning之前，需要先了解下prefix-tuning。

它指的是在微调模型的过程中只优化加入的一小段可学习的向量(virtual tokens)作为Prefix，而不需要优化整个模型的 参数（训练的时候只更新Prefix部分的参数，而PLM中的其他部分参数固定）。原理如图。

对于不同的任务和模型结构需要不同的prefix， 微调时只更新prefix。

   ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/98891fe177024cc0abeb3d018b91da83.png)

1）在autoregressive LM 前添加prefix：

2）在encoder和decoder之前添加prefixs：

Encoder端增加前缀是为了引导输入部分的编码，Decoder 端增加前缀是为了引导后续token的生成。

3.0 prefix前置知识 加前缀tuning
　　hard prompt等同于discrete prompt；

离散prompt是一个实际的文本字符串（自然语言，人工可读），通常由中文或英文词汇组成；

soft prompt等同于continuous prompt。

连续prompt通常是在向量空间优化出来的提示，通过梯度搜索之类的方式进行优化。

所以离散的prompts中，提示语的变化对模型最终的性能特别敏感，加一个词、少一个词或者变动位置都会造成比较大的变化。成本比较高，并且效果不太好。

显然，Prefix Tuning属于Soft prompt。

个人理解：instruction 用于训练的一种技术，推理阶段，可以叫其prompt。hard-prompt在训练阶段之所以有效果，相当于约束了模型的某一部分分布，训练阶段也就主要更新这块的分布情况，所以微调或再次训练效果就会显现。

类似 luotuo的prompts。

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def generate_prompt(instruction, input):
    if len(input) > 0:
        return f"Below is an instruction that describes a task,<br> paired with an input that provides further context.<br> Write a response that appropriately completes the request.<br>\n\n### Instruction:\n{instruction}\n\n### Input:\n{input}\n\n### Response:\n"
    else:
        return f"Below is an instruction that describes a task.<br> Write a response that appropriately completes the request.<br>\n\n### Instruction:\n{instruction}\n\n### Response:\n"
　　

讨论一下Prompt Tuning ： 提示词tuning
　　论文：The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.08691.pdf

该方法可以看做是Prefix Tuning的简化版本，它给每个任务都定义了自己的Prompt，拼接到数据上作为输出，但只在输入层加入prompt tokens。

举一个例子：

3.1 P-Tuning V1：将自然语言的离散模版转化为可训练的隐式prompt (连续参数优化问题)
　论文：GPT Understands, Too 论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.10385

该方法的核心是使用可微的virtual token替换了原来的discrete tokens，

blog.csdnimg.cn/direct/691f8ee11eff438582b746692f4c4ada.png)

再使用prompt encoder（BiLSTM+MLP）对virtual token进行编码学习。

缺点

之前的Prompt Tuning和P-Tuning等方法存在两个主要的问题： 第一，缺乏模型参数规模和任务通用性。 缺乏规模通用性：Prompt Tuning论文中表明当模型规模超过100亿个参数时，提示优化可以与全量微调相媲美。但是对于那些较小的模型（从100M到1B），提示优化 和全量微调的表现有很大差异，这大大限制了提示优化的适用性。 缺乏任务普遍性：尽管Prompt Tuning和P-tuning在一些 NLU 基准测试中表现出优势，但提示调优对硬序列标记任务（即序列标注）的有效性尚未得到验证。 第二，缺少深度提示优化，在Prompt Tuning和P-tuning中，连续提示只被插入transformer第一层的输入embedding序列中，在接下来的transformer层中，插入连续提示的 位置的embedding是由之前的transformer层计算出来的，这可能导致两个可能的优化挑战。 由于序列长度的限制，可调参数的数量是有限的。 输入embedding对模型预测只有相对间接的影响。

3.2 P-Tuning V2：在输入前面的每层加入可微调的参数
　　P1 问题在P-tuning v2得到了改进。

论文：P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks 论文地址：https://arxiv.org/abs/2110.07602

P-Tuning v2主要是基于P-tuning和prefix-tuning技术，引入Deep Prompt Encoding和Multi-task Learning等策略进行优化的

deep Prompt Encoding

P-Tuning v2在每一层都加入了Prompts tokens作为输入，而不是仅仅加在输入层，这带来两个方面的好处： 更多可学习的参数（从P-tuning和Prompt Tuning的0.01%增加到0.1%-3%），同时也足够参数高效。 加入到更深层结构中的Prompt能给模型预测带来更直接的影响。

Multi-task learning

基于多任务数据集的Prompt进行预训练，然后再适配到下游任务。对于pseudo token的continous prompt，随机初始化比较难以优化，因此采用multi-task方法同时训 练多个数据集，共享continuous prompts去进行多任务预训练，可以让prompt有比较好的初始化。

总结

P-Tuning v2是一种在不同规模和任务中都可与微调相媲美的提示方法。P-Tuning v2对从330M到10B的模型显示出一致的改进，并在序列标注等困难的序列任务上以很大的 幅度超过了Prompt Tuning和P-Tuning。

四 Freeze方法
Freeze是冻结的意思，Freeze方法指的是参数冻结，对原始模型的大部分参数进行冻结，仅训练少部分的参数，这样就可以大大减少显存的占用，从而完成对大模型的微 调。 这是一种比较简单微调方法，由于冻结的参数是大部分，微调的参数是少部分，因此在代码中只需要设置需要微调的层的参数即可，核心部分如下：

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for name, param in model.named_parameters():
# 说明准备调整列表中的层，不在列表中的都被冻结。
if not any(nd in name for nd in [“layers.27”, “layers.26”, “layers.25”, “layers.24”, “layers.23”]):
param.requires_grad = False
　　缺点只微调接近下游任务的那几层参数，又难以达到较好的效果。

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  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.2.1 什么是Prompt
  • L2.2.2 Prompt框架应用现状
  • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  • L2.2.4 Prompt框架与Thought
  • L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
  • L2.3.1 流水线工程的概念
  • L2.3.2 流水线工程的优点
  • L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

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