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文章介绍了三种优化的大语言模型微调技术QLoRA、QA-LoRA和S-LoRA。
QLoRA使研究者能在单GPU上微调650亿参数模型QA-LoRA通过量化感知的低秩适应提高计算效率S-LoRA实现了服务数千个LoRA适配器的可伸缩方案。
这些技术显著降低了模型微调的资源需求提高了计算效率为大规模定制微调服务提供了可能。
实验表明 QLoRA 技术使得研究者能够在单个48GB GPU 上微调650亿个参数规模的模型同时维持16bit精度任务的完整性能。
例如在训练 Guanaco 模型时仅需在单个 GPU 上微调24h,即可达到与 ChatGPT 相当的
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3性能水平。
通过 QLoRA 微调技术可以有效降低模型微调时的显存消耗
QA - LoRA在论文 QA - LoRA : Quantization - aware Low - rank Adaptation of large languagemodels 中研究者提出了一种量化感知的低秩适应( QA - LoRA 算法。
该方法来源于量化和适应的自由度不平衡的思想。
研究者提出采用分组运算符的方式旨在增加量化自由度的同时减少适应自由度。
QA - LoRA 的实现简便仅需几行代码同时赋予原始的 LoRA 两倍的能力在微调过程中 LLM 的权重被量化如INT
以降低时间和内存的使用.微调后 LLM 和辅助权重能够自然地集成到一个量化模型中而不损失准确性通过在 LLaMA 和LLaMA2模型系列的实验中证明 QA - LoRA 在不同的微调数据集和下游场景中验证了其有效性。
如图6所示与之前的适应方法 LoRA 和 QLoRA 相比 QA - LoRA 在微调和推理阶段都具有更高的计算效率。
更重要的是由于不需要进行训练后量化因此它不会导致准确性损失。
在图6中展示了INT4的量化但 QA - LoRA 可以推广到INT3和INT2实验证明 VeRA 在 GLUE 和E2E基准测试中展现了其有效性并在使用LLaMA27B模型时仅使用140万个参数的指令就取得了一定的效果。
这一方法为在大型语言模型微调中降低存储开销提供了一种新的思路有望在实际应用中取得更为显著的效益。
S - LoRALoRA 作为一种参数高效的大型语言模型微调方法通常用于将基础模型适应到多种任务中从而形成了大量派生自基础模型的 LoRA 模型。
由于多个采用 LoRA 形式训练的模型的底座模型都为同一个因此可以参考批处理模式进行推理。
据此研究者提出了一种 S - LoRA ( Servingthousands of con current LoRA adapters 方法 S - LoRA 是一种专为可伸缩地服务多个 LoRA 适配器而设计的方法。
S - LoRA 的设计理念是将所有适配器存储在主内存中并在 GPU 内存中动态获取当前运行查询所需的适配器。
为了高效使用 GPU 内存并减少碎片 S - LoRA 引入了统一分页。
统一分页采用统一的内存池来管理具有不同秩的动态适配器权重以及具有不同序列长度的 KV 缓存张量。
此外 S - LoRA 还采用了一种新颖的张量并行策略和高度优化的自定义 CUDA 核心用于异构批处理 LoRA 计算。
这些特性使得 S - LoRA 能够在单个 GPU 或跨多个 GPU 上提供数千个 LoRA 适配器而开销相对较小。
通过实验发现 S - LoRA 的吞吐量提高了4倍多并且提供的适配器数量增加了数个数量级。
因此 S - LoRA 在实现对许多任务特定微调模型的可伸缩服务方面取得了显著进展并为大规模定制微调服务提供了潜在的可能性。
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