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。
提高参数效率：QLoRA 通过将 LoRA 适配器（较小矩阵）的权重量化为较低精度（例如 4 位而不是 8 位...
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...
即便是拥有70亿参数的最小LLaMA-2模型，也需要大量计算资源来进行微调。因此，该领域出现了所谓的"参数高效微调（也被称为peft）"。在这些策略中，如LoRA（LLM的低秩适配）旨在优化较小的参数子集，从而最大限度地减少资源利用并加速训练周期。本文比较了全参数微调和LoRA微调，突出了各自的优缺点。我们的讨论基于之前...
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...
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 应用到更多层数可以让我们更接近实现全参数微调的能力。因此,我们选择在所有层实施 LoRA。
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…
[2] Dettmers, Tim, et al. "Qlora: Efficient finetuning of quantized llms." Advances in Neural Information Processing Systems 36 (2024). [3] Ding, Ning, et al. "Delta tuning: A comprehensive study of parameter efficient methods for pre-trained language models." arXiv preprint arXiv:2203...
[2] Dettmers, Tim, et al. "Qlora: Efficient finetuning of quantized llms." Advances in Neural Information Processing Systems 36 (2024). [3] Ding, Ning, et al. "Delta tuning: A comprehensive study of parameter efficient methods for pre-trained language models." arXiv preprint arXiv:2203...
[2] Dettmers, Tim, et al. "Qlora: Efficient finetuning of quantized llms." Advances in Neural Information Processing Systems 36 (2024). [3] Ding, Ning, et al. "Delta tuning: A comprehensive study of parameter efficient methods for pre-trained language models." arXiv preprint arXiv:2203...