OLoRA: Orthonormal Low-Rank Adaptation of Large Language Models

大语言模型（LLMs）的出现彻底改变了自然语言处理，使得理解和生成类似人类的文本具备了前所未有的能力。然而，与这些模型微调相关的计算成本和收敛时间仍然是重大挑战。低秩适应（LoRA）已成为一种有希望的方法，通过引入具有减少可训练参数数量的高效微调技术来缓解这些问题。在本文中，我们介绍了 OLoRA，这是对 LoRA 方法的增强，它通过 QR 分解引入正交矩阵初始化。OLoRA 显著加速了 LLM 训练的收敛速度，同时保留了 LoRA 的效率优势，如可训练参数数量和 GPU 内存占用。我们的实证评估表明，与标准 LoRA 相比，OLoRA 不仅收敛更快，而且在各种语言建模任务中表现出更好的性能。这一进展为更高效和可访问的 LLM 微调开辟了新的途径，可能促进自然语言应用的更广泛采用和创新。

解决问题：论文试图通过提出一种新的方法，解决大型语言模型fine-tuning过程中的计算成本和收敛时间的问题。

关键思路：论文提出了一种名为OLoRA的方法，它通过QR分解引入正交矩阵初始化，显著加速LLM训练的收敛速度，同时保留LoRA的高效性。

其他亮点：实验结果表明，OLoRA不仅收敛速度更快，而且在多种语言建模任务中表现出比标准LoRA更好的性能。这项工作为更高效和可访问的LLM微调开辟了新的途径，有望在自然语言应用领域促进更广泛的采用和创新。

相关研究：最近的相关研究包括：《Low-Rank Matrix Factorization for Deep Neural Network Training with High-dimensional Output Targets》、《Structured Adaptive Matrices for Large Scale Language Modeling》等。