深度学习优化技术教程

深度学习优化技术教程

1. 低秩适配（LoRA - Low-Rank Adaptation）

1.1 概述

LoRA 是一种参数高效微调（PEFT）方法，通过引入低秩矩阵来适配大模型，而不改变原始权重矩阵，从而减少微调所需的计算量。

1.2 工作原理

在 LoRA 中，我们对模型的权重矩阵进行低秩分解，即：
$$\Delta W=A\times B$$
其中：

• A 维度为 d×r
• B 维度为 r×k
• r 远小于 d, k，因此优化的参数数量显著减少。

训练时，冻结原始权重矩阵 W，仅优化 A, B 两个矩阵。

1.3 适用场景

• 大语言模型微调（如 LLaMA、GPT-4）
• 低算力设备上的个性化 AI 适配
• 任务迁移学习（如跨行业 AI 适配）

1.4 优势

• 降低微调参数，减少 10~100 倍计算需求
• 显存占用低，适合单 GPU 训练
• 支持多个 LoRA 适配层并行训练

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2. 参数高效微调（PEFT - Parameter-Efficient Fine-Tuning）

2.1 概述

PEFT 是一类微调方法的统称，包括 LoRA、Prefix-Tuning、Adapter-Tuning、BitFit 等，旨在减少 LLM 微调的计算开销。

2.2 适用场景

• 多任务学习（不同任务共享基础模型，仅适配任务相关参数）
• 个性化 AI（如个性化聊天助手）
• 跨领域适配（法律、医学、金融等）

2.3 示例

• 在 BERT 上进行情感分析，仅微调 Adapter 层。
• 使用 LoRA 适配 LLaMA-2 进行法律文档摘要。

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3. 人类反馈强化学习（RLHF - Reinforcement Learning with Human Feedback）

3.1 概述

RLHF 结合强化学习和人类反馈，使 LLM 生成更加符合人类期望的答案。

3.2 工作流程

1. 预训练模型（GPT、LLaMA）
2. 监督微调（SFT） 让模型学习基础任务
3. 训练奖励模型（RM） 通过人类反馈排序训练 R(response)R(\text{response})
4. 强化学习优化 使用 PPO 算法优化生成答案

3.3 适用场景

• ChatGPT、Claude、Gemini 优化对话质量
• 代码生成 AI（Copilot） 提高代码质量
• 法律、医疗 AI 让 AI 提供可靠建议

3.4 优势

• 可控性更强，避免模型胡编
• 提高回答质量，减少无意义回复

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4. 多 GPU / TPU 并行训练

4.1 概述

现代 LLM 训练依赖多 GPU / TPU 进行并行计算，以处理大规模数据和模型。

4.2 常见并行方法

1. 数据并行（Data Parallelism）
   • 每个 GPU 处理不同的 mini-batch，梯度平均后更新模型。
   • 示例：torch.nn.DataParallel
2. 模型并行（Model Parallelism）
   • 不同 GPU 计算模型的不同部分（如 Transformer 层）。
   • 示例：GPT-3 训练时，拆分模型至多个 GPU。
3. 流水线并行（Pipeline Parallelism）
   • 拆分模型计算流程，每个 GPU 负责不同计算阶段。
   • 示例：TPU 训练 BERT 时，每层部署在不同 TPU 核心。
4. 张量并行（Tensor Parallelism）
   • 细粒度拆分矩阵计算，让多个 GPU 共享计算。
   • 示例：GPT-4 使用 Megatron-LM 进行张量并行。

4.3 适用场景

• GPT-4 训练（1 万 GPU 分布式训练）
• LLaMA-65B 推理（DeepSpeed ZeRO-3 让 8 张 A100 共同推理）

4.4 优势

• 加速训练，减少训练时间
• 突破显存限制，支持更大模型
• 提高计算效率

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5. 结论

方法	主要作用	适用场景	主要优势
LoRA	低秩微调，减少训练参数	个人化 LLM、小型设备微调	降低显存占用，适用于大模型
PEFT	参数高效微调的统称	任务迁移、多领域适配	训练开销小，适用于多任务
RLHF	让 AI 生成更符合人类期望的回答	ChatGPT、Copilot	让模型回答更准确
多 GPU 并行	训练/推理超大规模模型	GPT-4、LLaMA-65B	让大模型可训练和部署

本教程介绍了 LoRA、PEFT、RLHF 以及多 GPU 并行训练的核心概念及应用场景。你可以根据自身需求选择合适的技术，如 LoRA 进行 LLM 微调，或 RLHF 训练对话 AI。