Loras(Low-Rank Adaptation)是一种模型压缩和参数高效利用的技术。它的核心思想是,对于预训练好的大型模型,并不是所有的参数都对最终的性能贡献很大。Loras通过对模型的部分参数进行低秩分解,将其表示为两个低维矩阵的乘积,从而大幅减少了参数的数量。这样既能保持模型的性能,又显著降低了模型的存储和计算开销。

Loras广泛应用于迁移学习和模型压缩场景。在迁移学习中,Loras可以快速地将预训练好的大模型适配到特定的下游任务,同时保持良好的性能。在模型压缩中,Loras可以将大型模型压缩为更小更高效的版本,而不会造成太大的性能损失。这对于部署在资源受限设备上的AI应用非常有帮助。

Checkpoints则是在训练过程中定期保存模型参数的快照。这对于长时间训练的大型模型非常重要。首先,checkpoints可以用于恢复训练进度,避免因为意外中断导致大量工作损失。其次,通过比较不同checkpoint的性能,我们可以监控训练过程,发现并解决训练中出现的问题。最后,checkpoints还可以用于模型选择,选择在验证集上表现最好的checkpoint作为最终的模型。

loras和checkpoints是机器学习中两项非常有用的技术,能够显著提高模型的参数利用效率和训练的可靠性。它们在大型模型训练、部署和优化中扮演着重要的角色。