参数效率：LoRA是一种参数效率很高的微调技术，它通过向大型预训练模型中添加少量的可训练参数来实现微调。
QLoRA 则是在 LoRA 的基础上进一步压缩模型权重，使得微调过程能够在消费级 GPU 上进行，即使是非常大...
随着大模型的飞速发展,在短短一年半间就有了大幅度的技术迭代更新,LoRA,QLoRA,AdaLoRa,ZeroQuant,Flash Attention,DPO等技术效果已经在工业界逐渐得到验证。过去半年又涌现出更多效果更好的技术和模型,从Mamba2,Jamaba,TTT等基座模型,到Dora,LoftQ,GaLore等最新的微调技术;KTO,IPO,SimPO等对齐技术;再到GPTQ,Smooth...
最初的LoRA论文专注于仅对“Q”和“V”注意力矩阵进行微调，并取得了可观的成果，证明了该技术的有效性。但随后的研究表明，对其他层甚至所有层进行微调能够改善效果。我们推测，将LoRA应用于更多的层可以使我们更接近于实现全参数微调的能力。因此，我们选择在所有层上实施LoRA。基础学习率：1e-4 学习率1e-4已...
Lora微调方法在轻量化和低资源利用方面具有显著优势，但其模型参数量有限，通常在百万到千万级别。这导致其在效果上可能不如全参数微调方法。在扩散模型中，Lora可能感知效果不如预期，而在大型语言模型（LLM）上，差距可能更加明显。为了改进这一局限性，一种称为quantized Lora（qlora）的技术被推荐。其...
在指令微调任务上,LISA 的收敛性质比 LoRA 有很大提升,达到了全参数调节的水平。 而且,由于不需要像 LoRA 一样引入额外的 adapter 结构,LISA 的计算量小于 LoRA,速度比 LoRA 快将近 50%。 理论性质上,LISA 也比 LoRA 更容易分析,Gradient Sparsification、Importance Sampling、Randomized Block-Coordinate Descent 等...
前两天,笔者针对全参训练,梳理了其使用方法。今天我们就把LORA微调与ControlNet插件补充上。 LoRA微调目前混元DiT的LoRA训练开源了三种方式,分别是EMA、Module和Distill。这里简单介绍一下三者。 EMA即指数移动…
Alpha 缩放学习到的权重。现有文献,包括最初的LoRA 论文,通常建议固定 Alpha(通常为 16),而不是将其视为可调节的超参数。 目标模块:所有密集层 最初的 LoRA 论文专注于仅微调“Q”和“V”注意力矩阵,取得了证明该技术有效性的可靠结果。然而,后续工作表明,针对其他层,甚至所有层,可以提高性能。我们假设将 LoRA...
对llama3进行全参微调、lora微调以及qlora微调。除此之外,也支持对qwen1.5的模型进行微调。如果要替换为其它的模型,最主要的还是在数据的预处理那一块。 更新日志 2023/07/28:添加对Baichuan2-7B-Chat的微调。 2024/07/24:添加对llama3.1-8B-Instruct的微调。transformers==4.43.1和accelerate==0.33.0。
在指令微调任务上,LISA 的收敛性质比 LoRA 有很大提升,达到了全参数调节的水平。 而且,由于不需要像 LoRA 一样引入额外的 adapter 结构,LISA 的计算量小于 LoRA,速度比 LoRA 快将近 50%。 理论性质上,LISA 也比 LoRA 更容易分析,Gradient Sparsification、Importance Sampling、Randomized Block-Coordinate Descent 等...