Introdução: O que é LoRA e por que é importante?
Modelos de linguagem grande (LLMs), como o GPT-3, mostraram recursos notáveis na geração de linguagem natural em vários domínios e tarefas. No entanto, os LLMs também são muito caros para treinar e ajustar, exigindo grandes quantidades de dados, computação e recursos de armazenamento. Além disso, os LLMs geralmente são superparametrizados e subutilizados, o que significa que eles têm muitos parâmetros redundantes ou irrelevantes que não contribuem para a tarefa ou domínio de destino.
Para enfrentar esses desafios, os pesquisadores da Microsoft propuseram uma nova técnica chamada Low-Rank Adaptation, ou LoRA. LoRA é um método que nos permite adaptar LLMs a tarefas ou domínios específicos, congelando os pesos do modelo pré-treinado e injetando matrizes de decomposição de classificação treináveis em cada camada da arquitetura do Transformer. Dessa forma, podemos reduzir o número de parâmetros treináveis em várias ordens de grandeza, preservando ou melhorando a qualidade do modelo.
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O LoRA é baseado na observação de que os LLMs possuem estruturas de baixo escalão em suas matrizes de atenção, o que significa que podem ser aproximados por um produto de duas matrizes menores. Ao aprender essas matrizes menores em vez dos pesos originais, podemos obter uma representação mais compacta e eficiente do modelo. Além disso, o LoRA foca nos blocos de atenção dos LLMs, que são responsáveis por capturar as dependências de longo alcance e as relações semânticas na linguagem natural.
Foi demonstrado que o LoRA supera vários outros métodos de adaptação, como adaptador, ajuste de prefixo e ajuste fino, em várias tarefas de geração e compreensão de linguagem natural. O LoRA também pode ser aplicado a outros tipos de modelos, como Stable Diffusion, que é um modelo generativo para criar imagens realistas a partir de prompts de texto.
Características: Quais são os principais componentes e características do LoRA?
O LoRA consiste em três componentes principais: matrizes de decomposição de classificação, adaptação em camadas e adaptação do bloco de atenção. Vamos dar uma olhada em cada um deles.
Matrizes de decomposição de classificação
Uma matriz de decomposição de classificação é uma matriz que pode ser escrita como um produto de duas matrizes menores com menor classificação. Por exemplo, se A é uma matriz m x n com classificação r, então podemos escrever A = U * V, onde U é uma matriz m x r e V é uma matriz r x n. A classificação r determina quão bem podemos aproximar A por U * V.
No LoRA, usamos matrizes de decomposição de classificação para substituir os pesos originais em cada camada da arquitetura do Transformer. Por exemplo, se W é uma matriz de peso em uma camada Transformer com forma d_model x d_model (onde d_model é a dimensão oculta), podemos escrever W = U * V, onde U é uma matriz d_model x r e V é uma matriz r x d_model. O rank r é um hiperparâmetro que controla a compensação entre tamanho e qualidade do modelo.
Usando matrizes de decomposição de classificação, podemos reduzir o número de parâmetros treináveis de O(d_model^2) para O(r * d_model), que pode ser várias ordens de magnitude menor se r
Adaptação em camadas
A adaptação em camadas é uma técnica que nos permite adaptar cada camada da arquitetura do Transformer de forma independente. Isso significa que podemos injetar matrizes de decomposição de classificação em diferentes camadas do modelo, dependendo da tarefa ou domínio ao qual queremos nos adaptar. Por exemplo, podemos injetar mais matrizes nas camadas inferiores do modelo, que são mais gerais e independentes de domínio, e menos matrizes nas camadas superiores do modelo, que são mais específicas e dependentes do domínio.
A adaptação em camadas nos dá mais flexibilidade e controle sobre o processo de adaptação, pois podemos ajustar a classificação e o número de matrizes para cada camada.Dessa forma, podemos equilibrar o tamanho e a qualidade do modelo de acordo com nossas necessidades e recursos. Por exemplo, podemos usar uma classificação menor para as camadas inferiores e uma classificação maior para as camadas superiores, ou vice-versa, dependendo da complexidade da tarefa ou do domínio.
Adaptação do bloqueio de atenção
A adaptação do bloco de atenção é uma técnica que se concentra na adaptação dos blocos de atenção da arquitetura Transformer, que são responsáveis por capturar as dependências de longo alcance e as relações semânticas na linguagem natural. Os blocos de atenção consistem em três componentes principais: atenção multi-head, rede de feed-forward e normalização de camada. LoRA adapta cada um desses componentes injetando matrizes de decomposição de classificação neles.
Para atenção de várias cabeças, o LoRA injeta matrizes de decomposição de classificação nas projeções de consulta, chave e valor, bem como na projeção de saída. Dessa forma, o LoRA pode aprender padrões de atenção específicos de tarefas ou domínios específicos que são diferentes do modelo pré-treinado.
Para rede feedforward, LoRA injeta matrizes de decomposição de classificação nas projeções de entrada e saída, bem como na projeção intermediária. Dessa forma, LoRA pode aprender transformações não lineares específicas de tarefas ou domínios específicos que são diferentes do modelo pré-treinado.
Para a normalização da camada, o LoRA injeta matrizes de decomposição de classificação nos parâmetros de escala e viés. Dessa forma, o LoRA pode aprender fatores de normalização específicos da tarefa ou específicos do domínio que são diferentes do modelo pré-treinado.
Benefícios: Quais são as vantagens de usar LoRA em relação a outros métodos de adaptação?
O LoRA tem vários benefícios em relação a outros métodos de adaptação, como adaptador, ajuste de prefixo e ajuste fino. Aqui estão alguns deles:
- Eficiência: LoRA reduz o número de parâmetros treináveis em várias ordens de grandeza, o que reduz os requisitos de memória da GPU e o tempo de treinamento. O LoRA também preserva os pesos do modelo pré-treinado, o que reduz os requisitos de armazenamento e permite o compartilhamento fácil do modelo.- Eficácia: LoRA mantém ou melhora a qualidade do modelo em várias tarefas de geração e compreensão de linguagem natural. O LoRA também adapta cada camada da arquitetura do Transformer de forma independente, o que permite mais flexibilidade e controle sobre o processo de adaptação. - Generalidade: LoRA pode ser aplicado a qualquer tipo de LLMs, como GPT-3, T5, BERT, etc. LoRA também pode ser aplicado a outros tipos de modelos, como Stable Diffusion, que é um modelo generativo para criar imagens realistas a partir de prompts de texto. Comentários: Quais são alguns dos comentários e resultados do uso de LoRA?
O LoRA recebeu feedback e resultados positivos de vários pesquisadores e profissionais que o usaram para adaptar LLMs a tarefas ou domínios específicos. aqui estão alguns exemplos:
- Compreensão de linguagem natural: LoRA alcançou resultados de ponta em vários benchmarks de compreensão de linguagem natural, como GLUE, SuperGLUE, SQuAD, etc., adaptando o GPT-3 a essas tarefas. O LoRA também superou outros métodos de adaptação, como adaptador, ajuste de prefixo e ajuste fino nesses benchmarks. - Geração de linguagem natural: LoRA alcançou resultados de ponta em vários benchmarks de geração de linguagem natural, como WebNLG, E2E NLG, WikiBio, etc., adaptando o GPT-3 para essas tarefas. O LoRA também superou outros métodos de adaptação, como adaptador, ajuste de prefixo e ajuste fino nesses benchmarks. - Geração de imagem: LoRA alcançou resultados de ponta em vários benchmarks de geração de imagem, como COCO, ImageNet, CelebA, etc., adaptando a difusão estável para essas tarefas. O LoRA também superou outros métodos de adaptação, como adaptador e ajuste fino, nesses benchmarks. Alternativas: Quais são algumas das outras opções para adaptar grandes modelos de linguagem?
LoRA não é a única opção para adaptar LLMs a tarefas ou domínios específicos. Existem algumas outras opções para adaptar LLMs a tarefas ou domínios específicos. Aqui estão alguns deles:
- Adaptador: Adaptador é um método que insere camadas de gargalo treináveis entre as camadas do modelo pré-treinado e ajusta apenas essas camadas enquanto congela o restante do modelo. O adaptador reduz o número de parâmetros treináveis em comparação com o ajuste fino, mas ainda requer mais parâmetros do que o LoRA. O adaptador também não explora as estruturas de nível inferior nos LLMs e não adapta cada camada independentemente. - Ajuste de prefixo: O ajuste de prefixo é um método que anexa um pequeno número de parâmetros treináveis à entrada do modelo pré-treinado e ajusta apenas esses parâmetros enquanto congela o restante do modelo. O ajuste de prefixo reduz o número de parâmetros treináveis em comparação com o ajuste fino, mas ainda requer mais parâmetros do que o LoRA. O ajuste de prefixo também não explora as estruturas de classificação baixa em LLMs e não adapta cada camada independentemente. - Ajuste fino: O ajuste fino é um método que ajusta todos os parâmetros do modelo pré-treinado na tarefa ou domínio de destino. O ajuste fino requer o maior número de parâmetros treináveis em comparação com outros métodos de adaptação e também aumenta o risco de superajuste ou esquecimento catastrófico. O ajuste fino também não explora as estruturas de baixo escalão em LLMs e não adapta cada camada independentemente. Conclusão: Quais são as principais conclusões e direções futuras de LoRA?
LoRA é uma nova técnica para adaptar LLMs a tarefas ou domínios específicos, congelando os pesos do modelo pré-treinado e injetando matrizes de decomposição de classificação treináveis em cada camada da arquitetura do Transformer. O LoRA reduz o número de parâmetros treináveis em várias ordens de grandeza, mantendo ou melhorando a qualidade do modelo. O LoRA também adapta cada camada da arquitetura do Transformer de forma independente, o que permite mais flexibilidade e controle sobre o processo de adaptação. O LoRA pode ser aplicado a qualquer tipo de LLMs, como GPT-3, T5, BERT, etc., bem como a outros tipos de modelos, como Stable Diffusion.
O LoRA mostrou resultados promissores em várias tarefas de compreensão e geração de linguagem natural, bem como em tarefas de geração de imagens. O LoRA também recebeu feedback e resultados positivos de vários pesquisadores e profissionais que o usaram para adaptar LLMs a tarefas ou domínios específicos.
Algumas das direções futuras do LoRA incluem:
- Explorando diferentes métodos de decomposição de classificação: LoRA atualmente usa um método simples de multiplicação de matrizes para decomposição de classificação, mas pode haver outros métodos que podem alcançar uma melhor aproximação ou desempenho. - Explorar diferentes estratégias de adaptação: LoRA atualmente adapta cada camada da arquitetura Transformer de forma independente, mas pode haver outras estratégias que podem alavancar as interações ou dependências entre diferentes camadas. - Explorando diferentes aplicações: LoRA atualmente se concentra em tarefas de compreensão e geração de linguagem natural, bem como tarefas de geração de imagens, mas pode haver outras aplicações que podem se beneficiar de LoRA. Perguntas frequentes: Quais são algumas das perguntas e respostas comuns sobre LoRA?
Aqui estão algumas das perguntas e respostas comuns sobre LoRA:
P: Como posso baixar e usar LoRA para meus próprios projetos?
R: Você pode baixar e usar LoRA em seu repositório GitHub oficial, onde você pode encontrar instruções detalhadas e exemplos de como usá-lo para várias tarefas e domínios. Você também pode encontrar modelos e conjuntos de dados pré-treinados que foram adaptados usando LoRA.
P: Como posso escolher a classificação ideal para matrizes de decomposição de classificação?
R: A classificação ideal para matrizes de decomposição de classificação depende de vários fatores, como a complexidade da tarefa ou do domínio, o tamanho e a qualidade do modelo e os recursos disponíveis. Não há uma resposta definitiva para essa pergunta, mas você pode usar algumas heurísticas ou métodos empíricos para encontrar uma classificação adequada para o seu caso. Por exemplo, você pode começar com uma classificação pequena e aumentá-la gradualmente até atingir um desempenho ou limite de recursos satisfatório.
P: Como o LoRA se compara a outros métodos de classificação baixa, como DistilBERT ou TinyBERT?
R: DistilBERT e TinyBERT são métodos que comprimem LLMs aplicando fatoração de matriz de baixo escalão para reduzir suas dimensões. Esses métodos são diferentes do LoRA de duas maneiras: primeiro, eles aplicam a fatoração de matriz de baixo escalão a todos os pesos do modelo, não apenas aos blocos de atenção; em segundo lugar, eles criam novos modelos com dimensões menores, não apenas injetam matrizes de decomposição de classificação em modelos existentes. Portanto, esses métodos são mais adequados para compressão de modelo do que para adaptação de modelo.
P: Como o LoRA lida com a adaptação multitarefa ou multidomínio?
R: O LoRA pode lidar com adaptação multitarefa ou multidomínio usando uma combinação de adaptação em camadas e bloqueio de atenção. Por exemplo, podemos injetar matrizes de decomposição de classificação em diferentes camadas e blocos de atenção do modelo, dependendo das tarefas ou domínios aos quais queremos nos adaptar. Também podemos usar diferentes ranks para diferentes tarefas ou domínios, dependendo de sua complexidade e similaridade. Dessa forma, podemos compartilhar algum conhecimento comum entre tarefas ou domínios, ao mesmo tempo em que aprendemos algum conhecimento específico para cada tarefa ou domínio.
P: Quais são as limitações e desafios do LoRA?
R: LoRA é uma técnica relativamente nova que ainda apresenta algumas limitações e desafios. Alguns deles são:
- Escalabilidade: LoRA ainda requer uma grande quantidade de computação e dados para treinar matrizes de decomposição de classificação, especialmente para LLMs muito grandes, como GPT-3. LoRA também requer uma grande quantidade de memória para armazenar matrizes de decomposição de classificação, especialmente para matrizes de classificação alta. - Estabilidade: LoRA pode sofrer problemas de instabilidade ou divergência ao treinar matrizes de decomposição de classificação, especialmente para matrizes de classificação baixa. O LoRA também pode sofrer problemas de overfitting ou underfitting ao escolher a classificação para matrizes de decomposição de classificação, especialmente para valores extremos de classificação.- Transferibilidade: LoRA pode não ser capaz de se transferir bem para novas tarefas ou domínios muito diferentes daqueles para os quais foi adaptado. O LoRA também pode não ser capaz de aproveitar todo o potencial dos LLMs, pois congela os pesos do modelo pré-treinado e aprende apenas uma pequena fração deles.
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