🌟 探索稀疏大语言模型的高效调优：LoRS 的新篇章 New 2025-01-16 作者 步子哥 在人工智能的快速发展中，稀疏大语言模型（LLMs）因其在自然语言处理任务中的卓越表现而备受关注。然而，随着模型规模的不断扩大，如何高效地进行模型调优，尤其是在保持稀疏性的前提下，成为了一个亟待解决的挑战。本文将深入探讨一种新提出的低秩适应方法——LoRS（Low-Rank Adaptation for Sparse LLM），并详细解析其算法实现过程及关键细节。 📚 背景知识：稀疏大语言模型的挑战 在传统的模型调优中，低秩适应（LoRA）方法被广泛应用于减少训练密集模型的计算需求。LoRA 通过引入可训练的适配器矩阵，使得在特定任务上进行微调时只需更新少量参数，从而显著降低了计算资源的消耗。然而，随着模型稀疏化的趋势，现有的 LoRA 方法在处理稀疏大语言模型时面临着内存和计算开销增加的问题。 🔍 稀疏性保持的低秩适应方法 为了解决这一问题，LoRS 方法应运而生。LoRS 结合了权重重计算和计算图重排的策略，旨在提高稀疏 LLM 的微调效率。接下来，我们将详细探讨 LoRS 的具体实现过程。 🛠️ LoRS 的算法实现 1. 算法概述 LoRS 的核心思想是通过在前向传播过程中释放中间权重，并在反向传播时重新计算这些权重，从而减少内存开销。具体而言，LoRS 的前向和反向传播算法如下所示： 前向传播算法 def forward_lors(ctx, x, weight, bias, lora_A, lora_B, params): output_shape = x.shape[:-1] + (-1,) x_view = x.view(-1, x.shape[-1]) merged_weight = weight.addmm(lora_A, lora_B, alpha=params.scaling_factor).mul_(weight != 0) y = x_view.mm(merged_weight.t()).view(output_shape) y.add_(bias) ctx.save_for_backward(x, weight, lora_A, lora_B. ctx.params = params✅ return y 在前向传播中，输入 x 通过与合并后的权重矩阵 merged_weight 相乘，得到输出 y。同时，重要的中间变量（如 x、weight、lora_A 和 lora_B）被保存，以便在反向传播中使用。 反向传播算法 def backward_lors(ctx, grad_y): x, weight, lora_A, lora_B = ctx.saved_tensors params = ctx.params x_shape = x.shape grad_output_shape = grad_y.shape x = x.view(-1, x_shape[-1]) grad_y = grad_y.view(-1, grad_output_shape[-1]) grad_x = grad_bias = grad_A = grad_B = None merged_weight = weight.addmm(lora_A, lora_B, alpha=params.scaling_factor).mul_(weight != 0) grad_x = grad_y.mm(merged_weight).view(*x_shape) grad_bias = grad_y.sum(dim=0) grad_xBt = x.mm(lora_B. t())✅ grad_A = grad_y.t().mm(grad_xBt) grad_yA = grad_y.mm(lora_A. grad_B = grad_yA.t().mm(x)✅ return grad_x, None, grad_bias, grad_A, grad_B, None 在反向传播中，首先根据保存的中间变量重新计算合并权重 merged_weight。然后，通过链式法则计算梯度，包括输入 x 的梯度 grad_x 和适配器矩阵 lora_A 和 lora_B 的梯度。 2. 内存和计算优化 LoRS 的一个重要创新在于其内存和计算的优化策略。具体来说，LoRS 通过以下方式减少内存开销： 权重重计算：在前向传播后，立即释放不再需要的中间权重，只保留输入激活 x，从而减少存储在计算图中的参数数量。 计算图重排：在反向传播中，优先计算梯度 dA(t) 和 dB(t)，以减少计算量。 这种优化策略使得 LoRS 在保持稀疏性的同时，显著降低了内存和计算的需求。 3. 适配器初始化的改进 LoRS 还引入了一种基于梯度的初始化方法，以提高适配器的有效性。具体而言，LoRS 在初始化适配器矩阵 A(0) 时设置为零，而通过优化过程确定 B(0)： B(0) = arg min_B ||dW˜(0) - dW˜(0)B⊤B|| 通过奇异值分解（SVD）来求解这个优化目标，从而确保在训练的第一步中，LoRS 的性能尽可能接近全量微调。 📊 实验结果与分析 在对 Llama 系列模型的实验中，LoRS 显示出在内存使用和计算效率方面的显著优势。具体而言，与现有的 SP-LoRA 方法（如 SPP 和 SQFT）相比，LoRS 在训练速度上提高了 40%，而内存占用则减少了 40%。这些结果表明，LoRS 在稀疏大语言模型的微调中提供了更优的性能和资源利用率。 🔮 总结与展望 LoRS 的提出为稀疏大语言模型的高效调优提供了新的思路。通过结合权重重计算和计算图重排的策略，LoRS 不仅在内存和计算效率上取得了突破，还通过改进的适配器初始化策略提升了模型的性能。未来的研究可以进一步探索 LoRS 在其他类型模型和任务中的应用潜力，以推动稀疏模型的研究和实践。 📚 参考文献 Hu, Y. , Zhang, J., Chen, X., Zhao, Z., Li, C., & Chen, H. (2023). LoRS: Efficient Low-Rank Adaptation for Sparse Large Language Model.✅ Touvron, H. , et al. (2023). Llama: Open and Efficient Foundation Language Models.✅ Frantar, M. , & Alistarh, D. (2023). SparseGPT: A Sparse Approach to Fine-Tuning Large Language Models.✅ Sun, Y. , et al. (2024). Wanda: A New Method for Efficient Model Pruning.✅ Zhang, J. , et al. (2024). RIA: A Robust Iterative Approach for Model Adaptation.✅ 通过深入分析 LoRS 的实现细节和算法过程，我们不仅能够更好地理解这一新方法的优势，也为未来的研究提供了宝贵的参考。希望本文能够激发更多的研究者关注稀疏大语言模型的高效调优，推动这一领域的进一步发展。
在人工智能的快速发展中，稀疏大语言模型（LLMs）因其在自然语言处理任务中的卓越表现而备受关注。然而，随着模型规模的不断扩大，如何高效地进行模型调优，尤其是在保持稀疏性的前提下，成为了一个亟待解决的挑战。本文将深入探讨一种新提出的低秩适应方法——LoRS（Low-Rank Adaptation for Sparse LLM），并详细解析其算法实现过程及关键细节。
📚 背景知识：稀疏大语言模型的挑战
在传统的模型调优中，低秩适应（LoRA）方法被广泛应用于减少训练密集模型的计算需求。LoRA 通过引入可训练的适配器矩阵，使得在特定任务上进行微调时只需更新少量参数，从而显著降低了计算资源的消耗。然而，随着模型稀疏化的趋势，现有的 LoRA 方法在处理稀疏大语言模型时面临着内存和计算开销增加的问题。
🔍 稀疏性保持的低秩适应方法
为了解决这一问题，LoRS 方法应运而生。LoRS 结合了权重重计算和计算图重排的策略，旨在提高稀疏 LLM 的微调效率。接下来，我们将详细探讨 LoRS 的具体实现过程。
🛠️ LoRS 的算法实现
1. 算法概述
LoRS 的核心思想是通过在前向传播过程中释放中间权重，并在反向传播时重新计算这些权重，从而减少内存开销。具体而言，LoRS 的前向和反向传播算法如下所示：
前向传播算法
在前向传播中，输入
x通过与合并后的权重矩阵merged_weight相乘，得到输出y。同时，重要的中间变量（如x、weight、lora_A和lora_B）被保存，以便在反向传播中使用。反向传播算法
在反向传播中，首先根据保存的中间变量重新计算合并权重
merged_weight。然后，通过链式法则计算梯度，包括输入x的梯度grad_x和适配器矩阵lora_A和lora_B的梯度。2. 内存和计算优化
LoRS 的一个重要创新在于其内存和计算的优化策略。具体来说，LoRS 通过以下方式减少内存开销：
x，从而减少存储在计算图中的参数数量。dA(t)和dB(t)，以减少计算量。这种优化策略使得 LoRS 在保持稀疏性的同时，显著降低了内存和计算的需求。
3. 适配器初始化的改进
LoRS 还引入了一种基于梯度的初始化方法，以提高适配器的有效性。具体而言，LoRS 在初始化适配器矩阵
A(0)时设置为零，而通过优化过程确定B(0)：通过奇异值分解（SVD）来求解这个优化目标，从而确保在训练的第一步中，LoRS 的性能尽可能接近全量微调。
📊 实验结果与分析
在对 Llama 系列模型的实验中，LoRS 显示出在内存使用和计算效率方面的显著优势。具体而言，与现有的 SP-LoRA 方法（如 SPP 和 SQFT）相比，LoRS 在训练速度上提高了 40%，而内存占用则减少了 40%。这些结果表明，LoRS 在稀疏大语言模型的微调中提供了更优的性能和资源利用率。
🔮 总结与展望
LoRS 的提出为稀疏大语言模型的高效调优提供了新的思路。通过结合权重重计算和计算图重排的策略，LoRS 不仅在内存和计算效率上取得了突破，还通过改进的适配器初始化策略提升了模型的性能。未来的研究可以进一步探索 LoRS 在其他类型模型和任务中的应用潜力，以推动稀疏模型的研究和实践。
📚 参考文献
通过深入分析 LoRS 的实现细节和算法过程，我们不仅能够更好地理解这一新方法的优势，也为未来的研究提供了宝贵的参考。希望本文能够激发更多的研究者关注稀疏大语言模型的高效调优，推动这一领域的进一步发展。