华为诺亚方舟实验室推出VeLoRA，它旨在解决大语言模型（LLMs）在训练和微调过程中面临的计算和内存密集问题。尽管大型语言模型在许多语言处理任务上取得了巨大成功，但它们对硬件资源的需求非常高，这限制了它们在现有硬件上的广泛应用。VeLoRA在多个基准测试中的有效性，包括VTAB-1k微调基准测试、GLUE语言基准测试和大规模C4数据集上的预训练任务。通过这些实验，VeLoRA证明了其在减少内存需求的同时，能够提供有竞争力的性能。
主要功能：
VeLoRA的主要功能是提供一个内存高效的算法，用于训练和微调大型语言模型。它通过压缩中间激活（神经网络在前向传播过程中产生的数据，用于在反向传播过程中计算梯度）来减少内存使用，而不会牺牲性能。
主要特点：
- 内存效率：VeLoRA通过一种特殊的压缩技术显著降低了存储中间激活所需的内存。
- 无需昂贵操作：与需要进行奇异值分解（SVD）等昂贵操作的方法不同，VeLoRA使用固定且易于初始化的一维子空间投影，避免了高计算开销。
- 与现有技术互补：VeLoRA与现有的参数高效微调（PEFT）方法兼容，可以进一步降低内存需求。
工作原理： VeLoRA的工作原理包括以下步骤：
- 分组策略：在前向传播期间，将输入的token（模型处理的基本数据单位）分组为更小的子token。
- 压缩：使用单个投影向量，将这些子token投影到一维子空间中，实现压缩存储。
- 重建：在反向传播期间，使用相同的投影向量重建原始token，以便进行梯度计算。
具体应用场景：
- 大型语言模型训练：VeLoRA可以用于训练像LLaMA这样的大型语言模型，这些模型通常需要大量的内存和计算资源。
- 微调任务：在需要对预训练模型进行微调的应用中，如特定语言任务或视觉任务，VeLoRA可以帮助减少内存使用，同时保持或提高模型性能。
- 资源受限环境：在计算资源受限的环境中，VeLoRA使得训练和部署大型模型成为可能，这对于小型机构或学术研究尤其有价值。
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