全参微调与LoRA的区别，及7种LoRA变种方法解析

主要观点总结

本文介绍了LLM预训练模型微调方法中的LoRA系列技术，包括LoRA、LoRA的变种（QLoRA、LoRA+、LoRA-FA、LoRA-drop、AdaLoRA和DoRA等）以及LongLoRA。文章详细描述了这些技术的原理、实现方法和优缺点，涉及低秩矩阵分解、模型参数调整、显存优化等方面。这些技术旨在以较小的参数变化达到与全参数微调相当的效果，降低资源需求并提高训练速度。

关键观点总结

关键观点1: LoRA技术核心思想

通过低秩分解来模拟参数的改变量，以极小的参数量实现大模型的间接训练。

关键观点2: LoRA与其他微调技术的区别

LoRA系列技术旨在降低资源需求和提高训练速度，与全参数微调相比，具有更低的显存和数据量要求。

关键观点3: LoRA的变种介绍

包括QLoRA、LoRA+、LoRA-FA、LoRA-drop、AdaLoRA和DoRA等，这些变种根据应用场景和需求进行参数调整，提高模型性能和训练效率。

关键观点4: LongLoRA技术要点

针对长文本处理，通过S2-attn解决长序列注意力计算量大的问题，并在潜入层、归一化层使用LoRA权重进行训练。