来自北京航空航天大学和微软的研究人员推出一种新的高效微调（Fine-tuning）方法MoRA，用于大语言模型（LLMs）。微调是一种技术，可以让已经预训练好的模型适应特定的下游任务，而MoRA旨在以更少的参数实现这一过程，从而提高效率。例如，我们有一个已经预训练好的大型语言模型，现在需要让它能够更好地处理金融领域的文本。使用MoRA，我们可以通过对模型进行高效的微调，使其学习金融领域的特定术语和概念，而不需要改变模型的所有参数，从而节省计算资源并提高微调过程的效率。通过这种方式，MoRA可以帮助模型在金融文本上表现得更好，例如在金融新闻摘要或金融报告生成等任务上。
主要功能：
- MoRA旨在解决现有低秩适应（LoRA）方法在微调大型语言模型时可能遇到的限制，特别是在需要模型学习并记忆新知识的场景下。
主要特点：
- 高秩更新：MoRA使用方阵而非低秩矩阵来实现高秩更新，这有助于模型更有效地学习和记忆新知识。
- 参数效率：MoRA在保持与LoRA相同数量的可训练参数的同时，实现了更高的秩，这有助于减少优化器的内存需求，并促进了微调模型的存储和部署。
- 非参数化操作：MoRA引入了相应的非参数化操作来降低输入维度和增加输出维度，这使得权重可以重新合并回大型语言模型中。
工作原理：
- MoRA的核心思想是使用相同数量的可训练参数来实现对方阵的高秩更新。通过设计压缩和解压缩函数，MoRA能够在减少输入维度的同时增加输出维度，进而允许方阵M达到比LoRA更高的秩。
- 通过对方阵M进行旋转操作，MoRA能够区分不同的输入信息，从而增强模型的表现力。
具体应用场景：
- 指令调整：MoRA可以用于调整语言模型以更好地符合最终任务和用户偏好，而无需显著增强模型的知识和能力。
- 复杂推理任务：例如数学问题解决，MoRA可以帮助模型通过微调来增强处理复杂、符号化、多步骤推理任务的能力。
- 持续预训练：MoRA可以用于增强语言模型在特定领域的能力，例如生物医学和金融领域，通过持续的微调来增加对应领域的知识和能力。
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