JJJYmmm Blog - 2023年12月
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items: 2023.12.21
items: LoRA源码阅读
items: Diffusion | DDIM的边界情况DDPM推导

2023.12.21
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date: 2023-12-21T04:27:00+00:00
description: mmcv真的有踩不完的坑，无力吐槽————

LoRA源码阅读
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date: 2023-12-20T13:38:00+00:00
description: 简单介绍LoRA，并对LoRA官方源码进行解读，修复了一个bug(可能)Github: https://github.com/microsoft/LoRAArxiv: https://arxiv.org/abs/2106.09685简单介绍在LLM微调领域常常听到LoRA及其各种变体，一直以来的印象就是参数量少，不影响推理。今天彻底看看相应的论文和实现。总结LoRA其实很容易，整篇论文除去实验，只需要一张图和一个公式。$$ h = W_0x + \Delta Wx = W_0x + B A x \label{eq1} \tag{1} $$简单来说，LoRA的灵感来自Aghajanyan等人1，他们发现预训练LLM具有较低的“instrisic dimension”，尽管随机投影到较小的子空间，但仍然可以有效地学习。也就意味着式$\eqref{eq1}$中的$W$可能是低秩的，那么合理假设：在下游任务的微调过程中，模型权重改变量$\Delta W$也可能是低秩的，那么$\Delta W$就可以使用矩阵$A,B$进行建模。例如$A = matrix(d,r), B = matrix(r, h)$，两者的秩都不会超过$r$,且$r<<min(d,h)$。这样的好处在于，由于$r$可以非常小(论文里甚至在训GPT-2时取$r=1$)，$A,B$的参数量相较于LLM也很小，微调友好。并且对于不同的下游任务，可以通过切换不同的$\Delta W$来实现task的切换(相当于复用预训练LLM的权重)。部署时，也可以将$\Delta W$合并到$W$中，从而不影响推理性能(与其他微调方法相比，如Adapter)。源码解读接下来直接看loralib的官方实现，整体代码还是十分简洁的。库里实现了nn.Embedding/nn.Linear/nn.Conv的LoRA封装。有些实现细节与论文有所出入，以下主要讨论出入部分。LoRALayerLoRALayer类的作用主要是定义LoRA中需要用到的一些参数，如rank，scale因子$\alpha$，dropout rate，以及参数是否合并的标志merge_weights等。class LoRALayer(): def __init__( self, r: int, lora_alpha: int, lora_dropout: float, merge_weights: bool, ): self.r = r self.lora_alpha = lora_alpha # Optional dropout if lora_dropout > 0.: self.lora_dropout = nn.Dropout(p=lora_dropout) else: self.lora_dropout = lambda x: x # Mark the weight as unmerged self.merged = False self.merge_weights = merge_weightsLinear先从Linear层说起，init函数中，定义了$A,B$两个矩阵。这里A矩阵(B矩阵同理)定义成(r, in_features)的shape，而不是(in_features, r) , 应该是为了和nn.Linear.weight.data的shape: (out_features, in_features)保持一致# Actual trainable parameters if r > 0: self.lora_A = nn.Parameter(self.weight.new_zeros((r, in_features))) self.lora_B = nn.Parameter(self.weight.new_zeros((out_features, r)))值得注意的是这里A矩阵使用的是kaiming_uniform_。nn.init.kaiming_uniform_(self.lora_A, a=math.sqrt(5)) nn.init.zeros_(self.lora_B)训练时，如果是train mode，会将$\Delta W$与$W$分离；如果是eval mode，则会将其合并，提高推理速度。这里的$\Delta W$就是$B @ A$。def train(self, mode: bool = True): def T(w): return w.transpose(0, 1) if self.fan_in_fan_out else w nn.Linear.train(self, mode) if mode: if self.merge_weights and self.merged: # Make …

Diffusion | DDIM的边界情况DDPM推导
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date: 2023-12-01T11:14:00+00:00
description: DDPM中建模的$q(\mathbf{x}_{t-1} \vert \mathbf{x}_t, \mathbf{x}_0)$满足正态分布，$$ q(\mathbf{x}_{t-1} \vert \mathbf{x}_t, \mathbf{x}_0) = \mathcal{N}(\mathbf{x}_{t-1}; \tilde{\boldsymbol{\mu}}(\mathbf{x}_t, \mathbf{x}_0), \tilde{\beta}_t \mathbf{I}) \\ \tilde{\beta}_t = \frac{1 - \bar{\alpha}_{t-1}}{1 - \bar{\alpha}_t} \cdot \beta_t $$DDIM中建模的$q_\sigma(\mathbf{x}_{t-1} \vert \mathbf{x}_t, \mathbf{x}_0)$如下，第一个等式二三步用到了重参数技巧和多个独立高斯分布的等价形式，$$ \begin{aligned} \mathbf{x}_{t-1} &= \sqrt{\bar{\alpha}_{t-1}}\mathbf{x}_0 + \sqrt{1 - \bar{\alpha}_{t-1}}\boldsymbol{\epsilon}_{t-1} \\ &= \sqrt{\bar{\alpha}_{t-1}}\mathbf{x}_0 + \sqrt{1 - \bar{\alpha}_{t-1} - \sigma_t^2} \boldsymbol{\epsilon}_t + \sigma_t\boldsymbol{\epsilon} \\ &= \sqrt{\bar{\alpha}_{t-1}}\mathbf{x}_0 + \sqrt{1 - \bar{\alpha}_{t-1} - \sigma_t^2} \frac{\mathbf{x}_t - \sqrt{\bar{\alpha}_t}\mathbf{x}_0}{\sqrt{1 - \bar{\alpha}_t}} + \sigma_t\boldsymbol{\epsilon} \\ q_\sigma(\mathbf{x}_{t-1} \vert \mathbf{x}_t, \mathbf{x}_0) &= \mathcal{N}(\mathbf{x}_{t-1}; \sqrt{\bar{\alpha}_{t-1}}\mathbf{x}_0 + \sqrt{1 - \bar{\alpha}_{t-1} - \sigma_t^2} \frac{\mathbf{x}_t - \sqrt{\bar{\alpha}_t}\mathbf{x}_0}{\sqrt{1 - \bar{\alpha}_t}}, \sigma_t^2 \mathbf{I}) \end{aligned} $$DDIM中的的$\sigma_t$与DDPM中的$\tilde{\beta_t}$保持一致，并且添加了一个可学习参数控制方差，$$ \sigma^2_t = \eta \cdot \tilde{\beta}_t $$当$\eta=0$时，采样过程是确定的；当$\eta=1$时，退化成DDPM的形式，以下给出推导，$$ \begin{aligned} \mu_{\mathbf{x}_{t-1}} &= \sqrt{\bar{\alpha}_{t-1}}\mathbf{x}_0 + \sqrt{1 - \bar{\alpha}_{t-1} - \sigma_t^2} \frac{\mathbf{x}_t - \sqrt{\bar{\alpha}_t}\mathbf{x}_0}{\sqrt{1 - \bar{\alpha}_t}} \\ &= \sqrt{\bar{\alpha}_{t-1}}\mathbf{x}_0 + \sqrt{1 - \bar{\alpha}_{t-1} - \tilde{\beta}_t} \frac{\mathbf{x}_t - \sqrt{\bar{\alpha}_t}\mathbf{x}_0}{\sqrt{1 - \bar{\alpha}_t}} \\ &= \sqrt{\bar{\alpha}_{t-1}}\mathbf{x}_0 + \sqrt{1 - \bar{\alpha}_{t-1} - \frac{(1 - \bar{\alpha}_{t-1}) \cdot (1 - \alpha_t)}{1 - \bar{\alpha}_t}} \frac{\mathbf{x}_t - \sqrt{\bar{\alpha}_t}\mathbf{x}_0}{\sqrt{1 - \bar{\alpha}_t}} \\ &=…