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LoRA作为当下最火热的大语言模型参数高效微调技术正在以前所未有的速度迭代更新。从最初的LoRA到陆续推出的LoRA、DoRA、AsyLoRA等变体LoRA家族可谓是人才辈出百花齐放。而就在这百家争鸣之际微软的科研团队再次抛出重磅炸弹——MoRA颠覆性地突破了LoRA的低秩更新瓶颈。
与之前的LoRA变体不同MoRA别出心裁地采用方阵进行高阶参数更新在保持参数量不变的前提下极大地提升了参数更新的自由度。这一革命性的设计理念不仅为大模型参数高效微调开辟了全新的思路更在指令微调、数学推理、持续预训练等任务上展现出非凡的潜力。MoRA的横空出世标志着大模型参数高效微调技术正在进入一个全新的发展阶段。
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稍安勿躁本文将带您深入解析MoRA的核心原理揭示其独特的技术优势并通过与LoRA等变体的全面对比展现MoRA在各类任务上的优异表现。 论文题目 MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning
论文链接https://arxiv.org/pdf/2405.12130
LoRA的低秩魔咒与破局之机
LoRA之所以备受青睐关键在于它独特的低秩分解机制。通过引入低秩矩阵对原权重矩阵进行近似LoRA在极小的参数量下就能实现令人惊喜的微调效果。然而正是这个让LoRA一炮而红的低秩设计也成为了制约其进一步发展的诅咒。研究表明过低的秩会严重限制模型学习和记忆新知识的能力尤其在需要获取大量领域知识的任务上例如持续预训练等。 为了冲破低秩的桎梏许多LoRA变体如雨后春笋般涌现。它们或提高秩的上限或优化训练策略力图在低秩的框架下寻求突破。然而无论如何变化它们始终难以摆脱低秩的烙印。看来要彻底打破LoRA的瓶颈还需要一些高阶的创新。
MoRA方法详解高阶更新范式的革新之路
MoRA的核心创新在于采用高阶方阵替代LoRA的低秩矩阵并引入巧妙的压缩解压算子实现参数更新的高效和灵活。下面我们来详细解读MoRA的技术细节。 秩的大幅度提升
MoRA的关键在于使用方阵M取代LoRA的低秩矩阵A和B从而将参数更新的秩从提升到。如上图所示假设原权重矩阵W的维度为d×kLoRA的参数量为(dk)r则MoRA的方阵M维度为其中。
这一设计使得MoRA的更新自由度较LoRA实现了质的飞跃。以d4096 k4096为例当r8时LoRA的秩至多为8而MoRA的秩可达256。高阶方阵赋予了MoRA更强大的表达能力和更新灵活性。 为了适应方阵运算MoRA引入了压缩算子和解压缩算子。它们的作用是调整输入输出的维度使之与方阵M匹配。具体而言 将输入的维度从k压缩至 将中间结果的维度从提升至
在文章中MoRA设计了多种压缩解压方案包括 截断直接截取部分维度 共享将多个维度合并共享同一个值 解耦将输入reshape为矩阵然后与M做矩阵乘法 旋转在解耦的基础上引入旋转矩阵增强表达能力
下面以解耦为例说明压缩解压的具体过程。先将x从 reshape为其中。经过方阵M变换后再将结果从还原为。整个过程可以表示为 旋转方案在此基础上借鉴RoPE的思想在压缩时引入旋转矩阵将不同的与不同的做交互增强方阵对不同输入的表达能力 压缩解压算子不仅使高阶方阵运算成为可能而且能根据具体任务灵活调整。它们是MoRA实现高效参数更新的关键利器。
MoRA的实验验证
为了全面评估MoRA的性能研究者在记忆任务、三大微调场景以及从头训练等多个方面对MoRA进行了全方位的实验验证。下面我们一起来看看MoRA究竟有何过人之处。
记忆任务MoRA展现卓越学习能力
研究者首先设计了UUID配对的任务以考察MoRA在记忆新知识方面的表现。实验要求模型根据输入的UUID准确生成与之配对的UUID。这一任务相当于一个问答任务但模型需要的知识完全来自训练数据而非自身已有的知识。
实验使用LLaMA-7B作为底座模型并探索了不同秩下LoRA和MoRA的表现。如下图所示MoRA展现了压倒性的优势当秩为256时MoRA仅需500步就能完全记住1万对UUID而LoRA却始终难以收敛。这充分证实了高阶更新在记忆任务上的显著优势。 通过对比不同秩的结果还可以发现LoRA即使在秩较大如256时其记忆能力也难以望MoRA项背。而MoRA在秩为256时就已经能媲美全参数微调(Full Fine-Tuning, FFT)的效果了。高阶更新让MoRA在知识学习和记忆上出类拔萃堪称学霸!
三大微调场景战绩彪炳的MoRA
为进一步检验MoRA的全面性研究者选取了指令微调、数学推理和持续预训练三大典型场景让MoRA与LoRA和FFT同台竞技。结果下表所示MoRA的表现令人印象深刻 在指令微调上MoRA与LoRA表现相当且在秩较小如r8时更胜一筹。 在数学推理上MoRA在GSM8K数据集上再次力压群雄。 最引人瞩目的是持续预训练MoRA在生物医学和金融领域远超LoRA。
而当秩提升到256时MoRA在数学推理上更是逼近了FFT的性能。这些优异的成绩无不得益于MoRA强大的知识获取和记忆能力。在三大场景的激烈角逐中MoRA交出了一份闪亮的成绩单展现了高阶更新范式的巨大潜力。
从头训练MoRA的全面成长与突破
作为一种新范式MoRA还需要经受从零开始训练的考验。研究者以不同规模(250M和1.3B)的Transformer模型为对象在大规模语料C4上对比了LoRA和MoRA的训练效果。此外作者还将ReLoRA技术用于LoRA和MoRA以进一步提升性能。
如下图loss曲线所示所示无论是在250M还是1.3B的模型规模下MoRA始终以更低的训练损失和更优的收敛速度领先于LoRA。当与ReLoRA结合后MoRA(ReMoRA)的优势进一步扩大取得了最优的性能。这表明MoRA作为一种通用的参数高效训练范式能够在从头训练中稳定地实现性能提升。高阶更新让MoRA在训练的道路上越走越远展现出惊人的成长潜力。 通过在记忆任务、三大微调场景和从头训练等多个维度的实验验证MoRA展现出了全面领先的性能优势。高阶更新不仅让MoRA在知识学习和记忆方面出类拔萃在各类下游任务的适应上也游刃有余更在从零开始的训练中展现了惊人的成长潜力。实验结果有力地支撑了MoRA作为一种全新参数高效训练范式的有效性和先进性。
总结与展望
MoRA以高阶方阵为武器破解了LoRA低秩更新的紧箍咒在知识学习、记忆任务、各类微调场景乃至从零训练中大放异彩开创了大模型参数高效微调的全新范式。但这仅仅是MoRA征程的起点未来它还将不断进化与更多前沿技术携手进一步挖掘大模型的潜力。数据增强、提示优化等都有望成为MoRA的得力助手。在MoRA的带动下大模型高效训练必将迎来百花齐放的新春为AI的发展注入源源不断的活力。
