DoRA优化技术：深度学习模型权重分解与训练

元数据

• 分类：深度学习优化
• 标签：DoRA，LoRA，权重分解，深度学习
• 日期：2025年4月12日

核心观点

DoRA是一种用于深度学习模型的优化技术，通过将预训练的权重矩阵拆分为大小向量和方向矩阵两部分，分别进行训练和处理，以提升模型性能。

重点段落

DoRA的基本步骤

1. 权重矩阵拆分：将预训练的权重矩阵分解为两个部分——大小向量（$m$）和方向矩阵（$V$）。
2. 应用LoRA处理：对方向矩阵$V$应用LoRA技术，同时单独训练大小向量$m$。

代码示例

以下是DoRA优化技术的核心代码实现：

class LinearWithDoRAMerged(nn.Module):
    def __init__(self, linear, rank, alpha):
        super().__init__()
        self.linear = linear
        self.lora = LoRALayer(linear.in_features, linear.out_features, rank, alpha)
        self.m = nn.Parameter(self.linear.weight.norm(p=2, dim=0, keepdim=True))

    def forward(self, x):
        lora = self.lora.A @ self.lora.B
        numerator = self.linear.weight + self.lora.alpha * lora.T
        denominator = numerator.norm(p=2, dim=0, keepdim=True)
        directional_component = numerator / denominator
        new_weight = self.m * directional_component
        return F.linear(x, new_weight, self.linear.bias)

操作步骤

✅ 步骤1：将预训练的权重矩阵拆分为大小向量$m$和方向矩阵$V$。

⚠ 步骤2：对方向矩阵$V$应用LoRA处理。

❗ 步骤3：单独训练大小向量$m$以优化模型性能。

常见错误

⚠ 警告：在应用LoRA处理时，确保方向矩阵的维度与输入输出特征匹配，否则可能导致计算错误。

💡启发点

DoRA通过分解权重矩阵，提供了一种新的优化思路，可以在不显著增加计算复杂度的情况下提升模型性能。

行动清单

• 实施DoRA技术于现有模型以观察性能提升。
• 探索其他可能的权重分解方法。
• 结合其他优化技术，如剪枝或量化，进一步提高效率。

原始出处：[PEFT/src/peft/tuners/lora/dora.py]