scaling 的作用

scaling 控制适应程度指的是对原始模型权重的修改幅度。让我用具体例子解释：

假设我们有一个原始的权重矩阵：

原始权重 = [[1000, 2000],[3000, 4000]]

现在看两种不同的 scaling 值如何影响更新：

1. 当 scaling = 2 (alpha=8, r=4) 时：

LoRA更新 = [[80, 100],[180, 228]]新权重 = [[1080, 2100],   # 1000+80, 2000+100[3180, 4228]]   # 3000+180, 4000+228

这种情况下的改变相对温和，大约是原始值的 8-10%

2. 当 scaling = 8 (alpha=32, r=4) 时：

LoRA更新 = [[320, 400],    # 80*4, 100*4[720, 912]]    # 180*4, 228*4新权重 = [[1320, 2400],   # 1000+320, 2000+400[3720, 4912]]   # 3000+720, 4000+912

这种情况下的改变更剧烈，大约是原始值的 30-40%

所以 “适应程度” 具体表现在：

1. 对原始模型的影响大小

   • scaling 小：微小的调整，保持模型主要特性
   • scaling 大：显著的改变，更强的任务适应性

2. 学习新任务的速度

   • scaling 小：学习较慢，但稳定
   • scaling 大：学习较快，但可能过拟合

3. 在实践中的选择

   • 如果新任务与原始任务很相似：用小的 scaling
   • 如果新任务差异较大：可以用大的 scaling
   • 通常从小的 scaling 开始尝试，根据效果调整

比如在情感分析任务中：

• 原模型已经理解基本的语言结构
• 小的 scaling (如2)：微调模型识别特定领域的情感词
• 大的 scaling (如8)：让模型学习完全不同的情感表达方式