1、 认识“LoRA”

专业定义

LoRA（Low-Rank Adaptation，即低秩适应）属于模型轻量级微调技术的一种。它的核心做法是在模型的部分层级中嵌入可训练的低秩矩阵模块，以此实现模型对特定任务的适配，且整个过程不会改动原模型的参数。

通俗解读

简单来说，LoRA就像是给大型模型装上“外置插件”，让我们在不触碰原始模型的前提下，只用很少的额外参数，就能让模型掌握新的技能。

形象比喻

若把大模型比作一辆功能完备的汽车，那么LoRA就如同车上可随时加装的导航仪。不用对汽车本身的发动机、底盘等核心部件做任何改动，就能让汽车具备精准导航的新功能。

背景信息

LoRA技术由微软研究院的Edward J.Hu团队在2021年研发推出，相关的原始论文为《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》。这项技术的出现，为大模型的高效微调提供了全新思路。

2 、采用LoRA的原因

1. 节省计算资源

LoRA只需对极少部分参数进行训练，这大大降低了对显存的占用和计算成本。训练过程速度更快，即便是普通消费者使用的显卡，也能完成模型的微调工作。

2. 性能表现优异

借助插入的低秩矩阵，LoRA能够精准捕捉与任务相关的特征。在自然语言处理（NLP）以及各类生成任务中，其性能表现与对模型全量参数进行微调的效果相差无几。

3. 部署便捷灵活

通过LoRA微调得到的模块体积通常较小，一般只有几十到几百MB，方便进行存储、分享，并且可以快速在不同场景中切换使用。它与原始大模型相互独立，在进行推理时，只需加载对应的LoRA模块，无需对基础模型做任何修改，真正实现了“即插即用”。

从参数规模来看，全量微调的参数量为dd，而LoRA微调的参数量仅为2r*d（其中r远小于d），显然LoRA的参数量要少得多，这也是它在计算和存储上具备优势的重要原因。

3 、LoRA的工作原理

LORA 的核心思想是: 在不修改模型参数的情况下，通过添加一个额外的可训练模块，对模型行为进行小范围、有针对性的调整。

LORA 的工作机制包括两个核心阶段

微调阶段: 仅对低秩矩阵进行参数调整在大模型中，像注意力层的权重矩阵通常规模很大。如果直接对这些矩阵进行微调，不仅计算开销大，还容易破坏原有能力。

LORA 的做法是:

这种“低秩矩阵分解”的方式本质上是用更少的参数去近似建模一个复杂变换。

推理阶段: 在计算时叠加 LORA 模块

在推理过程中，模型的行为是这样的:

这样一来：

模型的核心结构不变，仍然使用原始训练好的参数。

LORA 模块则在不干扰主干的前提下，对最终输出产生影响。

整体就像给模型“加了一个外接调节器”，使其在推理时输出更加贴合任务需求。

4、 LoRA的主要应用场景

1. 大语言模型（LLM）领域

通过LoRA对大语言模型进行微调，可以使其适配各种具体任务，比如成为专业的旅行助手、高效的代码生成工具等，而且无需对原始的基座模型做任何改动。

2. 扩散模型领域

利用LoRA技术，能够定制化生成不同风格的图片，无论是艺术气息浓厚的画作、写实风格的影像，还是充满未来感的赛博朋克风格作品，都能轻松实现。

3. 边端设备领域

在边端设备上，只需部署一个基座模型，再结合多个LoRA模块并进行动态加载切换，就能让设备适配不同的推理任务，极大地降低了设备的资源消耗。

4. 多任务快速切换场景

由于LoRA模块小巧且可灵活切换，在需要模型快速在多个任务间切换的场景中表现出色。例如，一个客服系统可以通过加载不同的LoRA模块，快速在处理售后咨询、订单查询、产品推荐等任务之间切换，提升服务效率。

5、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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• 大模型 AI 能干什么？
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• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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