低秩自适应(LoRA):LoRA是一种微调大型语言模型的技术。它使用低秩近似方法来降低将具有数十亿个参数的模型(例如 GPT-3)适应特定任务或领域的计算和财务成本。 量化LoRA(QLoRA):QLoRA 是一种有效的大型语言模型 (LLM) 微调方法,可显着减少内存使用量,同时保持完整 16 位微调的性能。它通过将梯度通过冻结的 4 位...
fine-tuning（微调）是指通过新的数据集，调整训练后模型的某些权重，以获得更好性能。传统的微调方法通...
SD一眼拒绝AI,真人质感生成Lora模型你得有! AI教程绘画 2326 0 【2025首发秋叶SD5.0教程】B站最详细的Stable Diffusion教程!零基础入门教程,结合案例实战,AIGC人工智能 AI绘画(附SD最新安装包) 是真的想教你AiGC 6832 31 【2024版SD教程】这可能是B站唯一能将Stable Diffusion全讲明白的教程,存下吧,比啃书...
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PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning )参数高效微调是指微调少量或额外的模型参数,固定大部分预训练模型(LLM)参数,从而大大降低了计算和存储成本,同时,也能实现与全量参数微调相当的性能。 二、PEFT微调都有哪些方法? 参数高效微调(PEFT)确实是在各种下游任务中适应各种语言模型的有效方法。作为这些技术的一部分,它有...
LoRA是什么你了解吗?优化Stable Diffusion的微调 #小工蚁 #AIGC - 小工蚁于20230221发布在抖音,已经收获了20.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
LoRA 低秩适应微调,该方法的核心思想就是通过低秩分解来模拟参数的改变量,从而以极小的参数量来实现大模型的间接训练。 它的做法是: 2、LoRA 的变种 (1)QLoRA 与LoRA 相比:LLM 模型采用 4bit 加载,进一步降低训练需要显存。 QLoRA 是进一步降低了微调需要的显存,QLoRA 是将模型本身用 4bit 加载,训练时把数值...
通俗易懂理解全量微调和LoRA微调。有什么区别?#大模型 #人工智能 #gpt4 #技术分享 #agi - 文哲聊AI于20240620发布在抖音,已经收获了15.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
lora微调llama模型 什么是模型微调,深度学习中的fine-tuning一.什么是模型微调1.预训练模型 (1)预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型。 (2)现在我们常用的预训练模型就是他人用常用模型,比如VGG16/19,Resnet等模型,并用大型
Lora和完全微调到底有什么区别吗? #人工智能#大语言模型 #科技,于2024年11月15日上线。西瓜视频为您提供高清视频,画面清晰、播放流畅,看丰富、高质量视频就上西瓜视频。