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導(dǎo)讀:大型預(yù)訓(xùn)練模型是一種在大規(guī)模語料庫上預(yù)先訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型,它們可以通過在大量無標注數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練來學(xué)習(xí)通用語言表示,并在各種下游任務(wù)中進行微調(diào)和遷移。隨著模型參數(shù)規(guī)模的擴大,微調(diào)和推理階段的資源消耗也在增加。針對這一挑戰(zhàn),可以通過優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略來降低資源消耗。

一般來說,研究者的優(yōu)化方向從兩個方面共同推進:

  • 一方面,針對訓(xùn)練參數(shù)過多導(dǎo)致資源消耗巨大的情況,可以考慮通過固定基礎(chǔ)大型語言模型的參數(shù),引入部分特定參數(shù)進行模型訓(xùn)練,大大減少了算力資源的消耗,也加速了模型的訓(xùn)練速度。比較常用的方法包括前綴調(diào)優(yōu)、提示調(diào)優(yōu)等。
  • 另一方面,還可以通過固定基礎(chǔ)大型語言模型的架構(gòu),通過增加一個“新的旁路”來針對特定任務(wù)或特定數(shù)據(jù)進行微調(diào),當(dāng)前非常熱門的LoRA就是通過增加一個旁路來提升模型在多任務(wù)中的表現(xiàn)。

接下來,我們將詳細介紹11種高效的大型語言模型參數(shù)調(diào)優(yōu)的方法。

本文目錄

  • 前綴調(diào)優(yōu)
  • 提示調(diào)優(yōu)
  • P-Tuning v2
  • LoRA
  • DyLoRA
  • AdaLoRA
  • QLoRA
  • QA-LoRA
  • LongLoRA
  • VeRA
  • S-LoRA
  • 總結(jié)

1前綴調(diào)優(yōu)

前綴調(diào)優(yōu)(Prefix Tuning)是一種輕量級的微調(diào)替代方法,專門用于自然語言生成任務(wù)。前綴調(diào)優(yōu)的靈感來自于語言模型提示,前綴就好像是“虛擬標記”一樣,這種方法可在特定任務(wù)的上下文中引導(dǎo)模型生成文本。

前綴調(diào)優(yōu)的獨特之處在于它不改變語言模型的參數(shù),而是通過凍結(jié)LM參數(shù),僅優(yōu)化一系列連續(xù)的任務(wù)特定向量(即前綴)來實現(xiàn)優(yōu)化任務(wù)。前綴調(diào)優(yōu)的架構(gòu)如圖1所示。

圖片

圖1 前綴調(diào)優(yōu)的架構(gòu)

由于在訓(xùn)練中只需要為每個任務(wù)存儲前綴,前綴調(diào)優(yōu)的輕量級設(shè)計避免了存儲和計算資源的浪費,同時保持了模型的性能,具有模塊化和高效利用空間的特點,有望在NLP任務(wù)中提供高效的解決方案。

2提示調(diào)優(yōu)

提示調(diào)優(yōu)(Prompt Tuning)方法是由Brian Lester在論文“The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning”中提出的。

提示調(diào)優(yōu)采用“軟提示”(Soft Prompt)的方式,通過凍結(jié)整個預(yù)訓(xùn)練模型,只允許每個下游任務(wù)在輸入文本前面添加k個可調(diào)的標記(Token)來優(yōu)化模型參數(shù),賦予語言模型能夠執(zhí)行特定的下游任務(wù)的能力。提示調(diào)優(yōu)的架構(gòu)如圖2所示。

圖片

圖2 提示調(diào)優(yōu)的架構(gòu)

在論文的實驗對比中,對于T5-XXL模型,每個經(jīng)過調(diào)整的模型副本需要110億個參數(shù),相較于為每個下游任務(wù)制作特定的預(yù)訓(xùn)練模型副本,提示調(diào)優(yōu)需要的參數(shù)規(guī)模僅為20480個參數(shù)。該方法在少樣本提示方面表現(xiàn)出色。

3P-Tuning v2

盡管提示調(diào)優(yōu)在相應(yīng)任務(wù)上取得了一定的效果,但當(dāng)?shù)鬃P鸵?guī)模較小,特別是小于1000億個參數(shù)時,效果表現(xiàn)不佳。為了解決這個問題,清華大學(xué)的團隊提出了針對深度提示調(diào)優(yōu)的優(yōu)化和適應(yīng)性實現(xiàn)——P-Tuning v2方法。

該方法最顯著的改進是對預(yù)訓(xùn)練模型的每一層應(yīng)用連續(xù)提示,而不僅僅是輸入層。這實際上是一種針對大型語言模型的軟提示方法,主要是將大型語言模型的詞嵌入層和每個Transformer網(wǎng)絡(luò)層前都加上新的參數(shù)。深度提示調(diào)優(yōu)增加了連續(xù)提示的功能,并縮小了在各種設(shè)置之間進行微調(diào)的差距,特別是對于小型模型和困難的任務(wù)。

實驗表明,P-Tuning v2在30億到100億個參數(shù)的不同模型規(guī)模下,以及在提取性問題回答和命名實體識別等NLP任務(wù)上,都能與傳統(tǒng)微調(diào)的性能相匹敵,且訓(xùn)練成本大大降低。

4LoRA

微軟公司在2021年提出了一種名為Low-Rank Adaptation(LoRA,低秩適配器)的方法。

LoRA的核心思想是通過凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重,并將可訓(xùn)練的秩分解矩陣注入Transformer架構(gòu)的每一層,從而顯著減少下游任務(wù)中可訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)量。在訓(xùn)練過程中,只需要固定原始模型的參數(shù),然后訓(xùn)練降維矩陣A和升維矩陣B。LoRA的架構(gòu)如圖3所示。

圖片

圖3 LoRA的架構(gòu)

具體來看,假設(shè)預(yù)訓(xùn)練的矩陣為圖片,它的更新可表示為:圖片,其中:圖片

與使用Adam微調(diào)的GPT-3 175B相比,LoRA可以將可訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)量減少10000倍,并將GPU內(nèi)存需求減少3倍。盡管LoRA的可訓(xùn)練參數(shù)較少,訓(xùn)練吞吐量較高,但與RoBERTa、DeBERTa、GPT-2和GPT-3等模型相比,LoRA在模型質(zhì)量性能方面與微調(diào)相當(dāng),甚至更好。

5DyLoRA

但隨著研究的深入,LoRA塊存在兩大核心問題:

  • 一旦訓(xùn)練完成后,LoRA塊的大小便無法更改,若要調(diào)整LoRA塊的秩,則需重新訓(xùn)練整個模型,這無疑增加了大量時間和計算成本;
  • LoRA塊的大小是在訓(xùn)練前設(shè)計的固定超參,優(yōu)化秩的過程需要精細的搜索與調(diào)優(yōu)操作,僅設(shè)計單一的超參可能無法有效提升模型效果。

為解決上述問題,研究者引入了一種全新的方法—DyLoRA(動態(tài)低秩適應(yīng))。

研究者參考LoRA的基本架構(gòu),針對每個LoRA塊設(shè)計了上投影(Wup)和下投影(Wdw)矩陣及當(dāng)前LoRA塊的規(guī)模范圍R。為確保增加或減少秩不會明顯阻礙模型的表現(xiàn),在訓(xùn)練過程中通過對LoRA塊對不同秩的信息內(nèi)容進行排序,再結(jié)合預(yù)定義的隨機分布中進行抽樣,來對LoRA塊鏡像上投影矩陣和下投影矩陣截斷,最終確認單個LoRA塊的大小。DyLoRA的架構(gòu)如圖4所示。

圖片

圖4 DyLoRA的架構(gòu)

研究結(jié)果表明,與LoRA相比,使用DyLoRA訓(xùn)練出的模型速度可提升4~7倍,且性能幾乎沒有下降。此外,與LoRA相比,該模型在更廣泛的秩范圍內(nèi)展現(xiàn)出了卓越的性能。

6AdaLoRA

正如DyLoRA優(yōu)化方法一樣,提出AdaLoRA的研究者也發(fā)現(xiàn),當(dāng)前LoRA存在的改進方向:

  • 由于權(quán)重矩陣在不同LoRA塊和模型層中的重要性存在差異,因此不能提前制定一個統(tǒng)一規(guī)模的秩來約束相關(guān)權(quán)重信息,需要設(shè)計可以支持動態(tài)更新的參數(shù)矩陣;
  • 需要設(shè)計有效的方法來評估當(dāng)前參數(shù)矩陣的重要性,并根據(jù)重要性程度,為重要性高的矩陣分配更多參數(shù)量,以提升模型效果,對重要性低的矩陣進行裁剪,進一步降低計算量。

根據(jù)上述思想,研究者提出了AdaLoRA方法,可以根據(jù)權(quán)重矩陣的重要性得分,在權(quán)重矩陣之間自適應(yīng)地分配參數(shù)規(guī)模。在實際操作中,AdaLoRA采用奇異值分解(SVD)的方法來進行參數(shù)訓(xùn)練,根據(jù)重要性指標剪裁掉不重要的奇異值來提高計算效率,從而進一步提升模型在微調(diào)階段的效果。

7QLoRA

Tim Dettmers等研究者在論文“QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs”中提出了一種高效的模型微調(diào)方法——QLoRA。

QLoRA的架構(gòu)如圖5所示。

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圖5 QLoRA的架構(gòu)

QLoRA的創(chuàng)新內(nèi)容主要如下:

  • 4bit NormalFloat(NF4)。NF4是一種新型數(shù)據(jù)類型,它對正態(tài)分布的權(quán)重來說是信息理論上的最優(yōu)選擇。
  • 雙重量化技術(shù)。雙重量化技術(shù)減少了平均內(nèi)存的使用,它通過對已量化的常量進行再量化來實現(xiàn)。
  • 分頁優(yōu)化器。分頁優(yōu)化器有助于管理內(nèi)存峰值,防止梯度檢查點時出現(xiàn)內(nèi)存不足的錯誤。

實驗表明,QLoRA技術(shù)使得研究者能夠在單個48GB GPU上微調(diào)650億個參數(shù)規(guī)模的模型,同時維持16bit精度任務(wù)的完整性能。例如,在訓(xùn)練Guanaco模型時,僅需在單個GPU上微調(diào)24h,即可達到與ChatGPT相當(dāng)?shù)?9.3%性能水平。通過QLoRA微調(diào)技術(shù),可以有效降低模型微調(diào)時的顯存消耗。

8QA-LoRA

大型語言模型取得了迅猛發(fā)展,盡管在許多語言理解任務(wù)中表現(xiàn)強大,但由于巨大的計算負擔(dān),尤其是在需要將它們部署到邊緣設(shè)備時,應(yīng)用受到了限制。具體而言,預(yù)訓(xùn)練權(quán)重矩陣的每一列只伴隨一個縮放和零參數(shù)對,但有很多LoRA參數(shù)。這種不平衡不僅導(dǎo)致了大量的量化誤差(對LLM的準確性造成損害),而且使得將輔助權(quán)重整合到主模型中變得困難。

在論文“QA-LoRA: Quantization-aware Low-rank Adaptation of large language models”中,研究者提出了一種量化感知的低秩適應(yīng)(QA-LoRA)算法。該方法來源于量化和適應(yīng)的自由度不平衡的思想。

研究者提出采用分組運算符的方式,旨在增加量化自由度的同時減少適應(yīng)自由度。

QA-LoRA的實現(xiàn)簡便,僅需幾行代碼,同時賦予原始的LoRA兩倍的能力:

  • 在微調(diào)過程中,LLM的權(quán)重被量化(如INT4),以降低時間和內(nèi)存的使用;
  • 微調(diào)后,LLM和輔助權(quán)重能夠自然地集成到一個量化模型中,而不損失準確性。

通過在LLaMA和LLaMA2模型系列的實驗中證明,QA-LoRA在不同的微調(diào)數(shù)據(jù)集和下游場景中驗證了其有效性。

如圖6所示,與之前的適應(yīng)方法LoRA和QLoRA相比,QA-LoRA在微調(diào)和推理階段都具有更高的計算效率。更重要的是,由于不需要進行訓(xùn)練后量化,因此它不會導(dǎo)致準確性損失。在圖6中展示了INT4的量化,但QA-LoRA可以推廣到INT3和INT2。

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圖6 LoRA、QLoRA、QA-LoRA的架構(gòu)對比

9LongLoRA

通常情況下,用較長的上下文長度訓(xùn)練大型語言模型的計算成本較高,需要大量的訓(xùn)練時間和GPU資源。

為了在有限的計算成本下擴展預(yù)訓(xùn)練大型語言模型的上下文大小,研究者在論文“LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language Models”中提出了LongLoRA的方法,整體架構(gòu)如圖7所示。

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圖7 LongLoRA的整體架構(gòu)

LongLoRA在兩個方面進行了改進:

  • 雖然在推理過程中需要密集的全局注意力,但通過采用稀疏的局部注意力,可以有效地進行模型微調(diào)。在LongLoRA中,引入的轉(zhuǎn)移短暫的注意力機制能夠有效地實現(xiàn)上下文擴展,從而在性能上與使用香草注意力(Vanilla Attention)進行微調(diào)的效果相似;
  • 通過重新審視上下文擴展的參數(shù)高效微調(diào)機制,研究者發(fā)現(xiàn)在可訓(xùn)練嵌入和規(guī)范化的前提下,用于上下文擴展的LoRA表現(xiàn)良好。

LongLoRA在從70億、130億到700億個參數(shù)的LLaMA2模型的各種任務(wù)上都取得了良好的結(jié)果。具體而言,LongLoRA采用LLaMA2-7B模型,將上下文長度從4000個Token擴展到10萬個Token,展現(xiàn)了其在增加上下文長度的同時保持了高效計算的能力。這為大型語言模型的進一步優(yōu)化和應(yīng)用提供了有益的思路。

10VeRA

LoRA是一種常用的大型語言模型微調(diào)方法,它在微調(diào)大型語言模型時能夠減少可訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)量。然而,隨著模型規(guī)模的進一步擴大或者需要部署大量適應(yīng)于每個用戶或任務(wù)的模型時,存儲問題仍然是一個挑戰(zhàn)。

研究者提出了一種基于向量的隨機矩陣適應(yīng)(Vector-based Random matrix Adaptation,VeRA)的方法,VeRA的實現(xiàn)方法是通過使用一對低秩矩陣在所有層之間共享,并學(xué)習(xí)小的縮放向量來實現(xiàn)這一目標。

與LoRA相比,VeRA成功將可訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)量減少了10倍,同時保持了相同的性能水平。VeRA與LoRA的架構(gòu)對比如圖8所示,LoRA通過訓(xùn)練低秩矩陣和來更新權(quán)重矩陣,中間秩為。在VeRA中,這些矩陣被凍結(jié),在所有層之間共享,并通過可訓(xùn)練向量和進行適應(yīng),從而顯著減少可訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)量。在這種情況下,低秩矩陣和向量可以合并到原始權(quán)重矩陣中,不引入額外的延遲。這種新穎的結(jié)構(gòu)設(shè)計使得VeRA在減少存儲開銷的同時,還能夠保持和LoRA相媲美的性能,為大型語言模型的優(yōu)化和應(yīng)用提供了更加靈活的解決方案。

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圖8 VeRA與LoRA的架構(gòu)對比

實驗證明,VeRA在GLUE和E2E基準測試中展現(xiàn)了其有效性,并在使用LLaMA2 7B模型時僅使用140萬個參數(shù)的指令就取得了一定的效果。這一方法為在大型語言模型微調(diào)中降低存儲開銷提供了一種新的思路,有望在實際應(yīng)用中取得更為顯著的效益。

11S-LoRA

LoRA作為一種參數(shù)高效的大型語言模型微調(diào)方法,通常用于將基礎(chǔ)模型適應(yīng)到多種任務(wù)中,從而形成了大量派生自基礎(chǔ)模型的LoRA模型。由于多個采用LoRA形式訓(xùn)練的模型的底座模型都為同一個,因此可以參考批處理模式進行推理。

據(jù)此,研究者提出了一種S-LoRA(Serving thousands of con current LoRA adapters)方法,S-LoRA是一種專為可伸縮地服務(wù)多個LoRA適配器而設(shè)計的方法。

S-LoRA的設(shè)計理念是將所有適配器存儲在主內(nèi)存中,并在GPU內(nèi)存中動態(tài)獲取當(dāng)前運行查詢所需的適配器。為了高效使用GPU內(nèi)存并減少碎片,S-LoRA引入了統(tǒng)一分頁。統(tǒng)一分頁采用統(tǒng)一的內(nèi)存池來管理具有不同秩的動態(tài)適配器權(quán)重以及具有不同序列長度的KV緩存張量。此外,S-LoRA還采用了一種新穎的張量并行策略和高度優(yōu)化的自定義CUDA核心,用于異構(gòu)批處理LoRA計算。這些特性使得S-LoRA能夠在單個GPU或跨多個GPU上提供數(shù)千個LoRA適配器,而開銷相對較小。

通過實驗發(fā)現(xiàn),S-LoRA的吞吐量提高了4倍多,并且提供的適配器數(shù)量增加了數(shù)個數(shù)量級。因此,S-LoRA在實現(xiàn)對許多任務(wù)特定微調(diào)模型的可伸縮服務(wù)方面取得了顯著進展,并為大規(guī)模定制微調(diào)服務(wù)提供了潛在的可能性。

12總結(jié)

本文從背景、來源、技術(shù)路線及性能等方面綜述了11種在模型參數(shù)調(diào)優(yōu)階段進行的方法,其中前綴調(diào)優(yōu)、提示調(diào)優(yōu)和P-Tuning v2屬于引入特定參數(shù)來減少算力消耗、提升訓(xùn)練速度;基于LoRA的各種方法的基本思想是添加新的旁路,對特定任務(wù)或特定數(shù)據(jù)進行微調(diào)。

開源社區(qū)Hugging Face將這11種方法歸納為高效參數(shù)調(diào)優(yōu)方法(Parameter-Efficient Fine-Tuning,PEFT)。PEFT方法能夠在不微調(diào)所有模型參數(shù)的情況下,有效地讓預(yù)訓(xùn)練語言模型適應(yīng)各種下游應(yīng)用。PEFT方法只微調(diào)了少量額外的模型參數(shù),從而大幅降低了大模型訓(xùn)練和微調(diào)的計算與存儲成本。通過合理使用PEFT方法,不但能提高模型的訓(xùn)練效率,還能在特定任務(wù)上達到大型語言模型的效果。有關(guān)基于PEFT的微調(diào)實戰(zhàn)案例,推薦您閱讀劉聰、沈盛宇、李特麗和杜振東的新書《大型語言模型實戰(zhàn)指南:應(yīng)用實踐與場景落地》。

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