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VeRA (Vector-based Random Matrix Adaptation): 冻结随机投影矩阵仅训练缩放向量 大家好，今天我们要探讨一种高效的参数化技术，名为VeRA，全称Vector-based Random Matrix Adaptation。VeRA的核心思想是利用随机投影矩阵来降低模型的计算成本，同时只训练一个小的缩放向量，从而实现高效的模型微调和迁移学习。 1. 背景：参数化方法与效率挑战 在深度学习领域，参数化方法是构建模型、进行训练和部署的关键。随着模型规模的不断扩大，参数量也随之增加，这给计算资源和存储带来了巨大的挑战。例如，大型语言模型（LLM）拥有数十亿甚至数万亿的参数，训练和部署这些模型需要大量的GPU资源和时间。 传统的微调（Fine-tuning）方法需要更新所有模型参数，这在资源受限的环境下变得不可行。因此，近年来涌现出许多参数高效的微调方法，旨在只更新模型中的一小部分参数，同时保持甚至提高模型性能。 常见的参数高效微调方法包括： Adapter Layers: 在预训练模型中插入少量的可训练层（Adapter），只更新这些Adapter的参数 …

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Vera：冻结随机投影矩阵仅训练缩放因子的极致参数压缩 大家好，今天我们来探讨一种名为Vera（Vector-based Random Matrix Adaptation）的参数压缩技术。这个技术的核心思想是利用随机投影矩阵进行降维，并且冻结这个随机矩阵，仅训练一个缩放因子，从而实现极致的参数压缩。我们将深入了解Vera的原理、实现方法，以及它在实际应用中的优势和局限性。 1. 参数压缩的必要性与挑战 在深度学习模型日益庞大的今天，参数压缩变得越来越重要。巨大的模型带来了一系列问题： 存储空间需求高昂： 存储大型模型需要大量的磁盘空间，尤其是在移动设备或嵌入式设备上，存储空间往往非常有限。 计算资源消耗巨大： 训练和推理大型模型需要大量的计算资源，这不仅增加了成本，也限制了模型在资源受限环境中的应用。 部署难度增加： 大型模型的部署更加复杂，需要更高的带宽和更快的网络连接。 为了解决这些问题，研究人员提出了各种参数压缩技术，例如： 剪枝 (Pruning)： 移除模型中不重要的连接或神经元。 量化 (Quantization)： 使用更低精度的数据类型来表示模型参数。 知识蒸馏 (Kn …

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