实验表明， QLoRA 技术使得研究者能够在单个48GB GPU 上微调650亿个参数规模的模型，同时维持16bit精度任务的完整性能。例如，在训练 Guanaco 模型时，仅需在单个 GPU 上微调24h,即可达到与 ChatGPT 相当的99.3％性能水平。通过 QLoRA 微调技术，可以有效降低模型微调时的显存消耗

8、 QA - LoRA

在论文" QA - LoRA : Quantization - aware Low - rank Adaptation of large languagemodels "中，研究者提出了一种量化感知的低秩适应( QA - LoRA ）算法。该方法来源于量化和适应的自由度不平衡的思想。

研究者提出采用分组运算符的方式，旨在增加量化自由度的同时减少适应自由度。
QA - LoRA 的实现简便，仅需几行代码，同时赋予原始的 LoRA 两倍的能力：
．在微调过程中， LLM 的权重被量化（如INT4)，以降低时间和内存的使用
.微调后， LLM 和辅助权重能够自然地集成到一个量化模型中，而不损失准确性
通过在 LLaMA 和LLaMA2模型系列的实验中证明， QA - LoRA 在不同的微调数据集和下游场景中验证了其有效性。
如图6所示，与之前的适应方法 LoRA 和 QLoRA 相比， QA - LoRA 在微调和推理阶段都具有更高的计算效率。更重要的是，由于不需要进行训练后量化，因此它不会导致准确性损失。在图6中展示了INT4的量化，但 QA - LoRA 可以推广到INT3和INT2

实验证明， VeRA 在 GLUE 和E2E基准测试中展现了其有效性，并在使用LLaMA27B模型时仅使用140万个参数的指令就取得了一定的效果。这一方法为在大型语言模型微调中降低存储开销提供了一种新的思路，有望在实际应用中取得更为显著的效益。

11、 S - LoRA

LoRA 作为一种参数高效的大型语言模型微调方法，通常用于将基础模型适应到多种任务中，从而形成了大量派生自基础模型的 LoRA 模型。由于多个采用 LoRA 形式训练的模型的底座模型都为同一个，因此可以参考批处理模式进行推理。

据此，研究者提出了一种 S - LoRA ( Servingthousands of con current LoRA adapters ）方法， S - LoRA 是一种专为可伸缩地服务多个 LoRA 适配器而设计的方法。

S - LoRA 的设计理念是将所有适配器存储在主内存中，并在 GPU 内存中动态获取当前运行查询所需的适配器。为了高效使用 GPU 内存并减少碎片， S - LoRA 引入了统一分页。统一分页采用统一的内存池来管理具有不同秩的动态适配器权重以及具有不同序列长度的 KV 缓存张量。此外， S - LoRA 还采用了一种新颖的张量并行策略和高度优化的自定义 CUDA 核心，用于异构批处理 LoRA 计算。这些特性使得 S - LoRA 能够在单个 GPU 或跨多个 GPU 上提供数千个 LoRA 适配器，而开销相对较小。通过实验发现， S - LoRA 的吞吐量提高了4倍多，并且提供的适配器数量增加了数个数量级。因此， S - LoRA 在实现对许多任务特定微调模型的可伸缩服务方面取得了显著进展，并为大规模定制微调服务提供了潜在的可能性。

​最后

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