LoRA 背景 技术原理 AdaLoRA 背景 技术原理 QLoRA 背景 技术原理 结语 随着,ChatGPT 迅速爆火,引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说,进行大模型的预训练或者全量微调遥不可及。由此,催生了各种参数高效微调技术,让科研人员或者普通开发者有机会尝试微调大模型。 因此,该技术值得我们进行深入分析其背后的机理...
AdaLoRA(论文:ADAPTIVE BUDGET ALLOCATION FOR PARAMETEREFFICIENT FINE-TUNING),是对LoRA的一种改进,它根据重要性评分动态分配参数预算给权重矩阵。具体做法如下: 通过实验证明,AdaLoRA 实现了在所有预算、所有数据集上与现有方法相比,性能更好或相当的水平。例如,当参数预算为 0.3M 时,AdaLoRA 在RTE数据集上,比表现...
QLoRA是一种基于量子计算的大模型参数高效微调技术。它将低秩分解与量子计算相结合,利用量子比特的量子叠加和量子纠缠等特性,对大模型的参数进行高效的微调。通过将一部分参数映射到量子比特上,QLoRA可以在量子计算机上利用量子算法进行高效的参数优化。在实际应用中,LoRA、AdaLoRA和QLoRA可以根据具体任务的需求选择使用。
从训练参数量来看,LoRA,BitFit,Prefix-tuning都比较小,UniPELT参数量相对会多一些 总结 总的来说,像P-Tuning v2、LoRA等都是综合评估很不错的高效微调技术。如果显存资源有限可以考虑QLoRA;如果只是解决一些简单任务场景,可以考虑P-Tuning、Prompt Tuning也行。 下表从参数高效方法类型、是否存储高效和内存高效、以及...
AdaLoRA(论文:ADAPTIVE BUDGET ALLOCATION FOR PARAMETEREFFICIENT FINE-TUNING),是对LoRA的一种改进,它根据重要性评分动态分配参数预算给权重矩阵。具体做法如下: 调整增量矩分配。AdaLoRA将关键的增量矩阵分配高秩以捕捉更精细和任务特定的信息,而将较不重要的矩阵的秩降低,以防止过拟合并节省计算预算。
大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA 大模型参数高效微调技术原理综述(六)-MAM Adapter、UniPELT 大模型参数高效微调技术原理综述(七)-最佳实践、总结 另外,大模型微调实战教程及配套代码均整理放置在Github:llm-action。 本文为大模型参数高效微调技术综述的第一篇。
大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA 大模型参数高效微调技术原理综述(六)-MAM Adapter、UniPELT 大模型参数高效微调技术原理综述(七)-最佳实践、总结 本文为大模型参数高效微调技术综述的第一篇。 背景 目前,基于 Transformers 架构的大型语言模型 (LLM),如 GPT、T5 和 BERT,已经在各种...
大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA 大模型参数高效微调技术原理综述(六)-MAM Adapter、UniPELT 大模型参数高效微调技术原理综述(七)-最佳实践、总结 本文为大模型参数高效微调技术综述的第一篇。 背景 目前,基于 Transformers 架构的大型语言模型 (LLM),如 GPT、T5 和 BERT,已经在各种自然...
AdaLoRA(论文:ADAPTIVE BUDGET ALLOCATION FOR PARAMETEREFFICIENT FINE-TUNING),是对LoRA的一种改进,它根据重要性评分动态分配参数预算给权重矩阵。具体做法如下: 调整增量矩分配。AdaLoRA将关键的增量矩阵分配高秩以捕捉更精细和任务特定的信息,而将较不重要的矩阵的秩降低,以防止过拟合并节省计算预算。
大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA 大模型参数高效微调技术原理综述(六)-MAM Adapter、UniPELT 大模型参数高效微调技术原理综述(七)-最佳实践、总结 本文为大模型参数高效微调技术原理综述的第三篇。 P-Tuning 背景 该方法的提出主要是为了解决这样一个问题:大模型的Prompt构造方式严重影响下游...