长推：聊聊大杀器QLoRA——单个GPU可部署ChatBot，达到ChatGPT 99%的能力

注：本文来自@xinqiu_bot 推特，其是TikTok后端开发工程师，原推文内容由 Marit整理如下：

前几天刷到的大杀器QLoRA终于放出了论文和相关实现。单个GPU即可部署的ChatBot，甚至达到了ChaPT 99%的能力。只需使用消费级GPU微调12个小时就可以达到97%的ChaPT水平。同时只用4B就可以保持16B精度的效果。

PDF: https://arxiv.org/abs/2305.14314

Github: https://github.com/artidoro/qlora

QLoRA通过以下三个创新点来优化资源：

1. 4Bit NormalFloat 4比特量化

2. Double Quantization 双重量化

3. Paged Optimizers 分页优化器

QLoRA是在LORA的基础上，先对Transformer进行4Bit量化，之后再利用GPU分页优化将65B大模型控制在41G显存。从下图中可以看出，同等参数量显存节省了一半。

作者在实验中也发现了一些有趣的点：

1. 指令调优虽然效果比较好，但只适用于指令相关的任务，在Chatbot上相关并不佳，而Chatbot更适合用Open Assistant数据集去进行finetune。通过指令类数据集的调优更像是提升大模型的推理能力，并不是为聊天而生的。

2. 高质量的数据对于微调性能比样本数量更重要，这一点也一直是大家的共识，使用Open Assistant的9000条数据调优12小时即可达到很好的效果，相比FLAN v2使用了超过100万条指令数据。这也和前两天看到的论文对应上，finetune可能并不需要非常多的数据集，少部分高质量的数据就能带来较好结果。

QLoRA的出现确实能给人带来一些新的思考，不管是finetune还是自己部署大模型之后都会变得更加容易。每个人都可以快速利用自己的私有数据进行finetune，同时又能轻松的部署推理大模型。后面我会利用QLoRA的方式来构建私有化QA Bot，看看在中文推理上是否也能取得不错的效果。

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