LoRA、完全微调到底有何不同？MIT 21页论文讲明白了

在这篇深入的分析中，麻省理工学院的研究人员深入探讨了微调大型语言模型的复杂性，特别是比较了传统的完全微调方法与更具参数效率的低秩适应（LoRA）方法。研究揭示了这些方法如何影响模型的权重矩阵存在显著差异，LoRA引入了独特的“入侵者维度”，导致更多的遗忘预训练知识和在连续学习场景中的鲁棒性较差。然而，LoRA的最佳秩可以实现与完全微调相当的测试准确性，同时最大程度地减少这种遗忘。这篇论文对于那些对模型适应性和效率在微调大规模AI模型中的权衡感兴趣的人来说尤为重要。它挑战了模型训练的一刀切方法，并暗示LoRA的秩存在一个平衡性能和效率的甜蜜点。如果您从事AI开发或对模型微调的最新进展感兴趣，这项研究为如何根据特定任务定制语言模型提供了宝贵的见解，而无需通常所需的大量计算资源。- 本文比较了完全微调和低秩自适应（LoRA）两种微调大型语言模型方法之间的差异。 - 研究发现，完全微调和LoRA产生的权重矩阵奇异值分解结构不同，并且在面对超出适应任务分布的测试时表现出不同的泛化行为。 - LoRA训练的权重矩阵中出现了称为“侵入维度”的新的高秩奇异向量，而完全微调中则不会出现这种情况。 - LoRA微调模型在持续学习过程中的适应能力较差，会忘记更多之前的任务。 - 对于微调到等效测试精度的LoRA模型，存在一个最佳等级，同时最小程度地忘记了预训练分布。