推理的时候,将LoRA训练的权重加在原模型权重上即可。 image.png 有效性验证 上文提到一个假设,预训练过的大语言模型权重是冗余的,因此可以使用两个低秩矩阵表示待调整矩阵。 为了验证上面的假设,LoRA初始化不同大小秩的矩阵 A 和矩阵 B,初始化的矩阵秩越大,表示该矩阵所包含的信息量越大。 image.png 如果模型...
LoRA,英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models,直译为大语言模型的低阶适应,是一种PEFT(参数高效性微调方法),这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术。当然除了LoRA,参数高效性微调方法中实现最简单的方法还是Prompt tuning,固定模型前馈层参数,仅仅更新部分embedding参数即可实现低成本微...
预训练： 首先在一个大规模的数据集上训练一个深度学习模型，例如使用自监督学习或者无监督学习算法进行预训练；微调： 使用目标任务的训练集对预训练模型进行微调。通常，只有预训练模型中的一部分层被微调，例如只微调模型的最后几层或者某些中间层。在微调过程中，通过反向传播算法对模型进行优化，使得模型在目标任务...
LongLoRA在各种任务上都显示出了优异的结果，可以与不同大小的LLMs一起使用。它可以将用于训练的数据量从4k增加到100k，对于另一个模型，可以增加到32k，所有这些都在一台强大的计算机机器上完成。此外，它与其他现有技术兼容性很强，并不会改变原始模型设计架构。此外，为了让 LongLoRA 更加实用、高效，开发者还整...
为解决这一问题，微软研究人员提出了LoRA，即大语言模型的低秩适应，一种高效的参数微调方法。LoRA通过在预训练模型基础上添加少量额外网络层，只训练这些新参数，降低了微调成本，同时保持了与全模型微调相近的效果。关于LoRA的开源资源，HuggingFace提供了详细的实现代码和文档，可以供学习者实践。开源项目如...
本发明公开了工业设备故障诊断大语言模型多专家LoRA微调方法,针对工业设备故障诊断领域的不同数据特点设计了不同的数据处理和提取方法,利用大语言模型从多种格式的工业设备故障诊断领域数据中构建数据集,并构建多专家微调数据集对千问Qwen1.5‑7B基座模型进行LoRA多专家微调,将不同种类设备的故障诊断由单独的LoRA模组进行...
🎯 研究目标:开发一种新的计算内存高效的算法VeLoRA,能够在保证模型性能的同时,显著压缩训练中的激活向量大小,以减少大规模语言模型(LLMs)训练和微调时对GPU内存的需求。🧱 方法概述:VeLoRA方法在前向传播期间将输入Token划分为更小的子Token,并将这些子Token投影到固定的一维子空间。在反向传播期间,使用同一向量...
计算蛋白质工程最新SOTA方法,牛津团队用密码子训练大语言模型 链接:https://news.miracleplus.com/share_link/20136 来自深度语言模型的蛋白质表征,已经在计算蛋白质工程的许多任务中表现出最先进的性能。近年来,进展主要集中在参数计数上,最近模型的容量超过了它们所训练的数据集的大小。牛津大学(University ...
人工智能大语言模型微调技术:SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型,即源模型。然后创建一个新的神经网络模型,即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出...
1.2 监督微调的步骤 具体来说,监督式微调包括以下几个步骤: 预训练首先在一个大规模的数据集上训练一个深度学习模型,例如使用自监督学习或者无监督学习算法进行预训练; 微调使用目标任务的训练集对预训练模型进行微调。通常,只有预训练模型中的一部分层被微调,例如只微调模型的最后几层或者某些中间层。在微调过程中,...