大模型LoRA微调调参的实战技巧(持续更新)

LoRA（Large-scale Reinforcement Learning from Image Pixels with Latent Actions）是一种用于微调大型模型的方法，它结合了强化学习和图像像素级别的训练。LoRA的目标是通过观察环境中的图像像素，并根据这些像素采取相应的行动来学习一个能够解决复杂任务的模型。 具体来说，LoRA使用了一个基于像素的强化学习框架，其中模型通过观察环境中的图像像素来学习如何采取最佳行动。这种方法的一个关键特点是，模型不需要任何先验知识或手工设计的特征，而是直接从原始像素数据中学习。 LoRA的训练过程包括两个阶段：预训练和微调。在预训练阶段，使用自编码器来学习图像的表示。自编码器是一种无监督学习方法，它通过将输入图像压缩成低维编码，然后再将编码解压缩为重构图像。通过这种方式，自编码器可以学习到图像的有用特征。 在微调阶段，使用强化学习算法（如Proximal Policy Optimization）来优化模型的策略。模型通过观察环境中的图像像素，并根据当前的状态选择最佳的行动。通过与环境进行交互并根据奖励信号进行反馈，模型逐渐优化其策略，以实现更好的性能。 LoRA的优势在于它能够处理高维度的原始输入数据，并且不需要手工设计的特征。通过使用像素级别的训练，LoRA可以学习到更丰富和复杂的特征表示，从而提高模型的性能。