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大家好，

我一直在从事一个涉及使用各种语言模型进行图表总结的项目，并且遇到了一个有趣的问题。我为此问题专门构建了一个数据集，并使用低秩适应（LoRA）技术对几个具有70亿参数的大型语言模型（LLMs）进行了微调。然而，我注意到，这些模型的表现不如像BART和T5这样的小型模型，这些模型在同一数据集上进行了完全微调。

为了评估性能，我使用了BLEU、BLEURT和困惑度（PPL）等基准。与完全微调的小型模型相比，LoRA微调的70亿模型的BLEU和BLEURT分数明显较低。

这引发了我的一些问题：

  1. 由于LoRA只修改了一部分参数，这是否意味着这种有限的调整对于需要详细参数调整的任务来说不够充分？完全微调会调整所有参数，可能会导致更好的适应性和性能。

  2. 像BART和T5这样的小型模型的架构和预训练是否天生更适合图表总结任务？也许这些模型与任务的要求更匹配，从而在完全微调时表现更优。

  3. 虽然LoRA旨在提高参数效率，但这种效率是否在某些情况下是以性能为代价的？是否存在某些类型的任务，由于其有限的参数更新，LoRA可能表现不佳？

是否有人遇到过类似的问题，或者对为什么LoRA微调可能导致性能不如完全微调的小型模型有见解？我很想听听你的想法和任何建议！

提前感谢你的意见！

讨论总结

本次讨论主要围绕LoRA微调技术在特定任务中的效果问题展开。发帖者在使用LoRA技术微调7B参数的大型语言模型进行图表摘要任务时，发现其性能不如全量微调的小型模型如BART和T5。讨论中涉及了LoRA的参数调整是否足够、小型模型的架构和预训练是否更适合该任务，以及LoRA的参数效率是否在某些情况下成为性能的牺牲品等问题。评论者们提供了不同的观点和见解，包括LoRA的正则化效果、在特定任务中的适用性、以及与全量微调的比较等。总体上，讨论呈现出对LoRA技术在实际应用中的效果和局限性的深入探讨。

主要观点

  1. 👍 LoRA在大多数情况下性能显著低于全量微调
    • 支持理由：LoRA仅修改部分参数，可能不足以适应需要详细参数调整的任务。
    • 反对声音：LoRA提供了更强的正则化效果，有助于维持基础模型在非目标域任务上的性能。
  2. 🔥 小型模型的架构和预训练可能更适合特定任务
    • 正方观点：BART和T5等小型模型在全量微调后表现更优，可能因其架构和预训练更符合任务需求。
    • 反方观点：LoRA的参数效率可能在某些任务中导致性能下降。
  3. 💡 LoRA的秩大于或等于256时，结果与全量微调非常相似
    • 解释：增加LoRA的秩可能会提高其性能，接近全量微调的效果。

金句与有趣评论

  1. “😂 LoRA Learns Less and Forgets Less”
    • 亮点：强调了LoRA在保持基础模型性能方面的优势。
  2. “🤔 It all depends on your use case - are you narrowing and deepening the models performance on a specific task…”
    • 亮点：提出了微调策略应基于具体使用场景的观点。
  3. “👀 I read someplace >=256 rank gives very similar results to full finetuning.”
    • 亮点：指出了增加LoRA秩可能带来的性能提升。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为客观和中立，主要围绕LoRA技术的性能和适用性进行探讨。争议点主要集中在LoRA与全量微调的效果比较，以及LoRA在特定任务中的适用性。可能的原因包括LoRA的参数调整范围、小型模型的架构优势，以及LoRA的正则化效果等。

趋势与预测

  • 新兴话题：LoRA在特定任务中的最佳实践和参数配置。
  • 潜在影响：对LoRA技术的深入理解和优化可能推动其在更多领域的应用。