title: "Điều gì là LoRA trong AI?"

Hiểu về LoRA: Thích ứng Hạng Thấp để Tinh chỉnh Mô hình AI Hiệu quả

Giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa các ngành công nghiệp, với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4, Claude 2 và LLaMA 70B dẫn đầu. Những mô hình mạnh mẽ này có khả năng ấn tượng, nhưng kích thước và tính tổng quát lớn của chúng khiến chúng không phù hợp với các nhiệm vụ cụ thể mà không cần tinh chỉnh thêm. Đây là nơi LoRA (Thích ứng Hạng Thấp) xuất hiện, một kỹ thuật đột phá cho phép tinh chỉnh hiệu quả những mô hình khổng lồ này cho các lĩnh vực và nhiệm vụ chuyên biệt.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi sâu vào LoRA, khám phá nguồn gốc, cơ chế hoạt động và các ứng dụng thực tế của nó. Chúng tôi cũng sẽ cung cấp các ví dụ thực hành về cách triển khai LoRA bằng các thư viện Python và thảo luận về các lợi ích, thách thức và triển vọng trong tương lai của nó trong bối cảnh AI đang phát triển nhanh chóng.

Nhu cầu về Tinh chỉnh Hiệu quả

Tiền huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn là một quá trình tốn thời gian và tài nguyên. Các mô hình như GPT-3, với 175 tỷ tham số, được huấn luyện trên lượng dữ liệu miền chung khổng lồ để nắm bắt một phạm vi kiến thức và kỹ năng rộng. Tuy nhiên, để khai thác trọn vẹn tiềm năng của chúng cho các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể, những mô hình này cần được tinh chỉnh.

Tinh chỉnh truyền thống bao gồm việc huấn luyện lại tất cả các tham số của mô hình trên một tập dữ liệu tập trung phù hợp với nhiệm vụ hoặc lĩnh vực mong muốn. Quá trình này tinh chỉnh các biểu diễn nội bộ của mô hình, cho phép nó xuất sắc trong lĩnh vực cụ thể đó. Tuy nhiên, khi các LLM ngày càng lớn, việc tinh chỉnh trở nên ngày càng không thực tế do chi phí tính toán và yêu cầu tài nguyên khổng lồ.

LoRA: Một Bước Đột phá trong Tinh chỉnh

LoRA giải quyết các thách thức của tinh chỉnh truyền thống bằng cách cung cấp một phương pháp hiệu quả hơn. Thay vì thay đổi toàn bộ mạng lưới, LoRA sửa đổi chiến lược mô hình được tiền huấn luyện bằng cách giới thiệu các mô-đun có thể điều chỉnh được và nhẹ nhàng vào mỗi lớp. Kỹ thuật sáng tạo này... Việc sử dụng LoRA (Low-Rank Adaptation) giúp đáng kể giảm số lượng tham số cần được huấn luyện, dẫn đến thời gian huấn luyện nhanh hơn và tiêu thụ bộ nhớ GPU thấp hơn.

Để minh họa sức mạnh của LoRA, hãy xem xét việc tinh chỉnh GPT-3 với 175 tỷ tham số của nó. LoRA có thể giảm tham số có thể huấn luyện lên đến 10.000 lần, giảm yêu cầu bộ nhớ GPU từ terabyte xuống chỉ còn gigabyte. Điều này khiến việc tinh chỉnh trở nên khả thi ngay cả với tài nguyên tính toán hạn chế.

Cách LoRA hoạt động: Một cái nhìn kỹ thuật

Ở cốt lõi, LoRA hoạt động bằng cách phân tích các ma trận trọng số của mô hình được tiền huấn luyện thành hai ma trận nhỏ hơn: ma trận hạng thấp A và ma trận hạng thấp B. Các ma trận này được khởi tạo ngẫu nhiên và là những thành phần duy nhất được cập nhật trong quá trình tinh chỉnh, trong khi các trọng số gốc vẫn được đóng băng.

Về mặt toán học, cập nhật LoRA cho ma trận trọng số W có thể được biểu diễn như sau:

W_new = W + BA

Trong đó:

W là ma trận trọng số gốc
B là ma trận hạng thấp có kích thước (d, r)
A là ma trận hạng thấp có kích thước (r, k)
d là chiều đầu vào
k là chiều đầu ra
r là hạng của các ma trận hạng thấp (siêu tham số)

Bằng cách giữ r nhỏ hơn nhiều so với d và k, LoRA giảm đáng kể số lượng tham số có thể huấn luyện. Hạng r hoạt động như một cổ chai, buộc mô hình phải học các biểu diễn gọn gàng và hiệu quả.

Trong quá trình tinh chỉnh, chỉ có các ma trận hạng thấp A và B được cập nhật, trong khi các trọng số gốc W vẫn được đóng băng. Điều này bảo tồn kiến thức được thu thập trong quá trình tiền huấn luyện và ngăn ngừa sự quên lãng nghiêm trọng.

Triển khai LoRA trong Python

Để bắt đầu với LoRA, bạn có thể sử dụng thư viện loralib trong Python. Dưới đây là một ví dụ đơn giản về cách thêm LoRA vào một tầng tuyến tính:

import loralib as lora
 
# Tầng tuyến tính gốc
layer = nn.Linear(in_features, out_features)
 
# Thêm LoRA vào tầng tuyến tính
lora.mark_only_lora_as_trainable(layer, bias='lora_only')

Trong ví dụ này, chúng tôi trước tiên định nghĩa một tầng tuyến tính thông thường bằng cách sử dụng nn.Linear của PyTorch.Sau đó, chúng ta sử dụng thư viện loralib để đánh dấu chỉ các tham số LoRA là có thể được huấn luyện, giữ nguyên các trọng số gốc không đổi.

Trong quá trình huấn luyện, bạn có thể tối ưu hóa chỉ các tham số LoRA như sau:

optimizer = torch.optim.Adam(lora.lora_parameters(model), lr=learning_rate)

Điều này đảm bảo rằng chỉ các tham số LoRA được cập nhật trong quá trình tinh chỉnh.

Lợi ích của LoRA

LoRA mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho việc tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn:

Hiệu quả về tham số: Bằng cách giới thiệu các ma trận cấp thấp, LoRA giảm đáng kể số lượng tham số có thể được huấn luyện, giúp việc tinh chỉnh trở nên dễ quản lý và hiệu quả hơn về tài nguyên.
Huấn luyện nhanh hơn: Với ít tham số cần cập nhật, LoRA cho phép tinh chỉnh nhanh hơn so với các phương pháp truyền thống, tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán.
Giảm lượng bộ nhớ: LoRA giảm đáng kể yêu cầu bộ nhớ GPU cho việc tinh chỉnh, cho phép làm việc với các mô hình khổng lồ ngay cả trên phần cứng khiêm tốn.
Bảo tồn kiến thức trước đào tạo: Bằng cách giữ nguyên các trọng số gốc, LoRA ngăn ngừa sự quên lãng nghiêm trọng và duy trì kiến thức được thu thập trong quá trình tiền huấn luyện.
Linh hoạt: LoRA cho phép tinh chỉnh các phần khác nhau của mô hình với mức độ khác nhau, cho phép thích ứng hướng đến các nhiệm vụ hoặc miền cụ thể.

Thách thức và Hướng nghiên cứu trong tương lai

Mặc dù LoRA đã cách mạng hóa việc tinh chỉnh, nó cũng đưa ra một số thách thức và cơ hội cho nghiên cứu trong tương lai:

Xác định cấp tối ưu: Lựa chọn cấp r thích hợp cho các ma trận cấp thấp là rất quan trọng để cân bằng sự nén và hiệu suất. Cần có thêm nghiên cứu để phát triển các phương pháp có nguyên tắc để lựa chọn cấp tối ưu.
Mở rộng lên các mô hình lớn hơn: Khi các mô hình ngôn ngữ tiếp tục phát triển về kích thước, vẫn chưa rõ LoRA sẽ mở rộng tốt đến các kiến trúc lớn hơn như thế nào. Các kỹ thuật để áp dụng LoRA một cách hiệu quả cho các mô hình có hàng tỷ hoặc nghìn tỷ tham số là một lĩnh vực nghiên cứu đang hoạt động.
Tích hợp với các kỹ thuật khác: Việc kết hợp LoRA với các kỹ thuật tinh chỉnh khác, chẳng hạn như đông cứng, có thể mang lại thêm những cải thiện về hiệu suất và hiệu quả. Nghiên cứu về các phương pháp tổng hợp như vậy là một hướng đáng chú ý. Tích hợp với Các Kỹ thuật Khác: Kết hợp LoRA với các phương pháp tinh chỉnh hiệu quả về tham số khác, như các lớp adapter hoặc tiền tố điều chỉnh, có thể dẫn đến các chiến lược thích ứng mạnh mẽ và linh hoạt hơn.
Thích ứng Cụ thể Miền: Khám phá hiệu quả của LoRA trong việc thích ứng các mô hình ngôn ngữ với các miền cụ thể, như chăm sóc sức khỏe, tài chính hoặc pháp lý, là một hướng quan trọng cho công việc trong tương lai.

Kết luận

LoRA đã trở thành một kỹ thuật thay đổi trò chơi trong việc tinh chỉnh hiệu quả các mô hình ngôn ngữ lớn. Bằng cách giới thiệu các ma trận cấp thấp và đóng băng các trọng số gốc, LoRA cho phép thích ứng nhanh hơn, hiệu quả về tài nguyên hơn trong khi vẫn bảo tồn kiến thức được thu thập trong quá trình tiền huấn luyện.

Khi trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển với tốc độ nhanh chóng, các kỹ thuật như LoRA sẽ đóng vai trò then chốt trong việc khai thác trọn vẹn tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ khổng lồ cho một loạt các nhiệm vụ và miền chuyên biệt. Bằng cách làm cho việc tinh chỉnh trở nên dễ tiếp cận và quản lý hơn, LoRA mở ra những khả năng hấp dẫn cho các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và doanh nghiệp.

Khi chúng ta nhìn về tương lai, rõ ràng rằng LoRA chỉ là khởi đầu. Với nghiên cứu và đổi mới liên tục trong tinh chỉnh hiệu quả về tham số, chúng ta có thể mong đợi những chiến lược thích ứng mạnh mẽ và linh hoạt hơn nữa sẽ xuất hiện. Cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo đang diễn ra mạnh mẽ, và LoRA đang dẫn đầu cuộc sạc về một tương lai hiệu quả và dễ tiếp cận hơn cho việc thích ứng mô hình ngôn ngữ.

Google TPU: Hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu Low Gpu Utilization