LoRA vs. Fine-Tuning LLMs

LoRA (Low-Rank Adaptation) und Fine-Tuning sind zwei Methoden, um große Sprachmodelle (LLMs) an bestimmte Aufgaben oder Domänen anzupassen. LLMs sind auf riesigen Mengen allgemeiner Domänendaten wie GPT-3, RoBERTa und DeBERTa vorab trainiert und haben bei verschiedenen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eine beeindruckende Leistung gezeigt.

Warum ein LLM verfeinern?

Die Feinabstimmung von LLMs ist die herkömmliche Methode, bei der alle Modellparameter für eine bestimmte Aufgabe oder Domäne neu trainiert werden. Die Feinabstimmung eines Large Language Model (LLM) ist aus mehreren Gründen von Vorteil:

1. Domänenspezifität: Allzweck-Sprachmodelle werden auf einer Vielzahl von Daten trainiert und sind nicht auf eine bestimmte Domäne spezialisiert. Durch die Feinabstimmung können Sie das Modell an bestimmte Branchen, Themen oder Sprachtypen anpassen, beispielsweise an medizinische Terminologie, juristische Fachsprache oder Fachsprache.
2. Verbesserte Genauigkeit: Die Feinabstimmung eines bestimmten Datensatzes kann die Leistung des Modells bei Aufgaben im Zusammenhang mit diesen Daten verbessern. Dies könnte genauere Klassifizierungen, eine bessere Stimmungsanalyse oder relevanteren generierten Text bedeuten.
3. Ressourceneffizienz: Die Feinabstimmung nur einer Teilmenge der Modellparameter kann recheneffizienter sein als das Training eines neuen Modells von Grund auf. Dies kann besonders wichtig sein, wenn die Rechenressourcen begrenzt sind.
4. Datenschutz: Wenn Sie über sensible oder proprietäre Daten verfügen, können Sie durch die Feinabstimmung eines vorab trainierten Modells auf Ihrer eigenen Infrastruktur von den Funktionen großer Sprachmodelle profitieren, ohne Ihre Daten extern weiterzugeben.
5. Aufgabenanpassung: Allzweck-Sprachmodelle sind nicht für bestimmte Aufgaben wie Fragenbeantwortung, Zusammenfassung oder Übersetzung optimiert. Durch Feinabstimmung kann das Modell an diese speziellen Aufgaben angepasst werden.
6. Kontextbezogenes Verständnis: Eine Feinabstimmung kann dazu beitragen, dass das Modell den Kontext, in dem es verwendet wird, besser versteht, sodass es effektiver geeignete und nützliche Antworten generieren kann.
7. Reduzierte Trainingszeit: Mit einem vorab trainierten Modell zu beginnen und es für eine bestimmte Aufgabe zu verfeinern, kann viel schneller gehen, als ein Modell von Grund auf zu trainieren.
8. Überanpassung vermeiden: Wenn Sie über einen kleinen Datensatz verfügen, kann das Training eines großen Modells von Grund auf zu einer Überanpassung führen. Eine Feinabstimmung kann dieses Risiko mindern, da das Modell bereits allgemeine Sprachmerkmale aus einem großen Datensatz gelernt hat und sich nur noch an die Besonderheiten der neuen Daten anpassen muss.
9. Nutzen Sie vorab trainierte Funktionen: Große Sprachmodelle, die auf umfangreichen Datensätzen trainiert wurden, haben bereits eine Vielzahl von Funktionen erlernt, von grundlegender Syntax und Grammatik bis hin zu semantischem Verständnis auf hohem Niveau. Durch die Feinabstimmung können Sie diese Funktionen für Ihre spezifische Anwendung nutzen.
10. Anpassung: Durch die Feinabstimmung können Sie das Verhalten des Modells an bestimmte Anforderungen anpassen, z. B. an die Generierung von Text in einem bestimmten Stil, Ton oder Format.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Sie durch die Feinabstimmung eines großen Sprachmodells dessen Fähigkeiten für bestimmte Aufgaben, Domänen oder Datensätze anpassen können, wodurch seine Leistung verbessert und es besser auf Ihre speziellen Anforderungen anwendbar wird.

LoRA

LoRA behebt einige der Nachteile der Feinabstimmung, indem es die vorab trainierten Modellgewichte einfriert und trainierbare Rangzerlegungsmatrizen in jede Schicht der Transformer-Architektur einfügt (1).

Bei der traditionellen Feinabstimmung werden alle Parameter des vorab trainierten Modells während des Trainingsprozesses für eine neue, spezifische Aufgabe aktualisiert. Anstatt die ursprünglichen Modellparameter zu aktualisieren, führt LoRA neue, trainierbare Parameter in Form von „Rangzerlegungsmatrizen“ ein. Diese Matrizen werden jeder Ebene der Transformer-Architektur hinzugefügt, der zugrunde liegenden Modellstruktur, die in den meisten LLMs verwendet wird.

Was ist eine Rangzerlegungsmatrix?

Eine Rangzerlegungsmatrix ist im Wesentlichen eine Möglichkeit, eine größere Matrix mithilfe des Produkts zweier kleinerer Matrizen anzunähern. Mathematisch gesehen, wenn Sie eine Matrix haben $W$ mit Abmessungen $D\times k$Sie können es in zwei Matrizen zerlegen $B$ Und $A$ suche danach $W=B\cdot A$. Hier, $B$ hat Dimensionen $D\times R$ Und $A$ hat Dimensionen $R\times k$Wo $R$ ist viel kleiner als beides $D$ oder $k$.

Warum ist das nützlich?

Der Hauptvorteil dieser Zerlegung besteht darin, dass sie die Anzahl der trainierbaren Parameter erheblich reduziert. Anstatt einen großen zu trainieren $D\times k$ Matrix trainieren Sie jetzt zwei kleinere Matrizen mit Dimensionen $D\times R$ Und $R\times k$. Weil $R$ ist viel kleiner als $D$ oder $k$die Gesamtzahl der Parameter in $B$ Und $A$ ist viel weniger als in $W$. Dadurch wird der Trainingsprozess schneller und speichereffizienter, was besonders dann von Vorteil ist, wenn die Rechenressourcen begrenzt sind.

Anwendung in LoRA

Durch die Anwendung dieser Rangzerlegungstechnik auf jede Ebene der Transformer-Architektur gelingt es LoRA, das Modell mit einem viel geringeren Rechenaufwand im Vergleich zur herkömmlichen Feinabstimmung an spezifische Aufgaben anzupassen. Dies ermöglicht eine schnellere und effizientere Anpassung von LLMs an neue Aufgaben, ohne große Einbußen bei der Leistung.

LoRA vs. Feinabstimmung

• LoRA ist viel schneller als die Feinabstimmung, da es nur eine kleine Anzahl von Parametern aktualisiert und nicht alle Parameter im LLM (2) (3).
• LoRA ist hinsichtlich der Speicher- und Speicheranforderungen effizienter als die Feinabstimmung, da es nur die Rangzerlegungsmatrizen für jede Aufgabe speichern muss und nicht das gesamte feinabgestimmte Modell (1) (2) (3).
• Die Leistung von LoRA ist bei verschiedenen LLMs wie RoBERTa, DeBERTa, GPT-2 und GPT-3 gleichwertig oder sogar besser als bei der Feinabstimmung der Modellqualität, obwohl weniger trainierbare Parameter vorhanden sind (1) (4).
• LoRA führt zu keiner Inferenzlatenz, da die trainierbaren Matrizen während der Bereitstellung mit den eingefrorenen Gewichten zusammengeführt werden können, im Gegensatz zu Adaptern, die dem Modell zusätzliche Schichten hinzufügen (1) (4).
• LoRA ist eine orthogonale Methode, die mit anderen Feinabstimmungstechniken wie dem Präfix-Tuning (1) kombiniert werden kann.

Die Wahl zwischen LoRA und Feinabstimmung hängt von der Aufgabe, den Daten und den verfügbaren Ressourcen ab. Einige allgemeine Richtlinien sind:

1. Verwenden Sie LoRA, wenn Sie über begrenzte Hardwareressourcen wie GPU-Speicher oder Speicherplatz verfügen oder wenn Sie mehrere fein abgestimmte Modelle für verschiedene Aufgaben oder Domänen bereitstellen müssen (1) (2) (3).
2. Verwenden Sie LoRA, wenn Sie über ein umfangreiches vorab trainiertes Modell verfügen, das für Ihre Downstream-Aufgabe überparametrisiert ist, z. B. GPT-3 175B, und wenn Sie mit Matrizen mit niedrigem Rang eine gute Leistung erzielen können (1) (4).
3. Verwenden Sie die Feinabstimmung, wenn Sie über ausreichende Hardwareressourcen verfügen oder wenn Sie alle Modellparameter für Ihre nachgelagerte Aufgabe optimieren müssen, beispielsweise wenn Sie über ein kleines oder mittelgroßes vorab trainiertes Modell verfügen, das für Ihre Aufgabe nicht ausreichend parametrisiert ist (1 ) (4).
4. Verwenden Sie die Feinabstimmung, wenn Sie über eine große Menge aufgabenspezifischer Daten verfügen, die von vollständigen Parameteraktualisierungen profitieren können, oder wenn Sie ein katastrophales Vergessen von vorab trainiertem Wissen vermeiden müssen (1) (4).

Im Allgemeinen eignet sich LoRA eher für sehr große LLMs, die an mehrere Aufgaben oder Domänen mit begrenzten Daten und Ressourcen angepasst werden müssen, während sich die Feinabstimmung eher für kleinere oder mittlere LLMs eignet, die an bestimmte Aufgaben oder Domänen angepasst werden müssen Domains mit ausreichend Daten und Ressourcen. Allerdings sind empirische Experimente und Auswertungen erforderlich, um die jeweils beste Methode zu ermitteln.

Verweise

(1) Hu, Edward J., et al. „LoRA: Low-Rank-Anpassung großer Sprachmodelle.“ arXiv-Vorabdruck arXiv:2106.09685 (2021).
(2) Golgoon, Ashkan. „QLoRA und LoRA verstehen: Feinabstimmung von LLMs.“ Mittel (2023).
(3) Accubits. „Erschwingliche Brillanz freisetzen: Feinabstimmung von LLMs mit LoRA für maximale Kosteneffizienz.“ Accubits Blog (2023).
(4) Tech-Talks. „Der vollständige Leitfaden zur LLM-Feinabstimmung.“ TechTalks (2023).