以 LLaMA-7B 为例，该模型含的参数数量大约 7B，如果使用全精度（32 比特）的 AdamW 优化器对它进行微调，那么优化器状态所占用的显存大小约为 52.2GB。此外，虽然朴素的 SGD 优化器不需要额外状态，节省了优化器状态所占用的内存，但是模型的性能难以保证。因此，本文主要关注如何减少模型内存中的优化器状态，同...
或者获取通过GPT4生成指令数据微调后的LoRA权重(模型为LLaMA-7B,主要微调方式为Alpaca,低成本的微调策略为LoRA),故称LoRA权重为适配器adapter weights,GPT4对应的LoRA权重也应该是67MB: 利用alpaca-lora-main/generate.py进行推理,其中使用import gradio as gr实现了快捷的可视化界面,新建inference.sh,推理时占...
本文基于Alpaca提供了一套LLaMA-7B模型在阿里云ECS上进行指令微调的训练方案,最终可以获得性能更贴近具体使用场景的语言模型。 背景信息 LLaMA(Large Language Model Meta AI)是Meta AI在2023年2月发布的开放使用预训练语言模型(Large Language Model, LLM),其参数量包含7B到65B的集合,并仅使用完全公开的数据集进行...
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼(Stanford Alpaca 7B),Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调,即对预训练模型中的所有参数都进行微调(full fine-tuning)。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。 因此, Alpaca-Lora 则是利用 Lora 技术,在冻结原模型 LLaMA 参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,...
【新智元导读】开源万能模型微调工具LLaMA-Adapter发布,支持多模态输入输出。 LLaMA-Adapter,现在已经完全解锁了。 作为一个通用的多模态基础模型,它集成了图像、音频、文本、视频和3D点云等各种输入,同时还能提供图像、文本和检测的输出。 相比于之前已经推出的LLaMA-Adapter,这次的升级版研究人员将它命名为LLaMA-adapter...
在人工智能领域,大型预训练语言模型(LLMs)如Llama2-7B已成为推动自然语言处理(NLP)任务发展的重要力量。然而,这些模型往往具有庞大的参数规模,直接对其进行全面微调不仅计算资源消耗巨大,还可能破坏模型原有的泛化能力。为此,LoRA(Low-Rank Adaptation)技术应运而生,成为了一种高效且实用的微调方法。 一、LoRA技术概述...
Alpaca-Lora,一个基于LLaMA(7B)的微调方法,能够在短短的二十分钟内完成微调过程,同时实现与斯坦福羊驼相当的效果。这一技术的出现,无疑为大型语言模型的快速适应和应用开辟了新的道路。 Alpaca-Lora的核心思想是利用轻量级的微调技术——LoRA(Low-Rank Adaptation)。LoRA通过在原始模型的基础上添加低秩矩阵,实现对模型...
这里我们要基于LLAMA-7B做指令微调,所以要先下载模型权重,并作一系列转换。 切换到 lit-llama 所在位置,使用以下命令下载权重: (文件有点大,需要等待一些时间) 下载完毕之后,会得到如下的文件: 5. 做模型转换 还是切换到 lit-llama 所在位置,使用以下指令进行转换 转换完毕之后,在 lit-llama...
本方案使用阿里云DSW对Llama-2-7B-Chat模型进行全参数微调。DSW是一款交互式建模平台,适合需要定制化微调模型并追求优化效果的开发者。 准备环境和资源 创建工作空间,详情请参见创建工作空间。 创建DSW实例,其中关键参数配置如下。具体操作,请参见创建DSW实例。 资源规格:推荐使用GU100。本方案选择:ecs.gn7e-c16g1.4...
转个AI新闻:斯坦福微调了 7B LLaMA 模型,只用了 52K 的数据,达到了和达芬奇003类似的效果,并且可以跑在消费级设备上,比如树莓派。 Web Demo:http://t.cn/A6CWPfRG 🔗 github.com/tatsu-lab/stanford_alpac...