在预训练集合中,每个被提取的子图都被集成了一个提示节点,提供上游数据集的更广泛语义。这种提示节点的插入模式是全连接的,即提示节点与子图中的所有节点都连接。 3.3预训练和推理阶段 在预训练阶段,我们采用 LoRA[9],通过在变压器层中注入低秩矩阵来更新权重,有效降低预训练的资源消耗并最小化过拟合风险。训练中...
LoRA [131]对于在每个密集层中近似更新矩阵都施加了低秩约束,以减少适应下游任务所需的可训练参数。考虑优化参数矩阵$W$的情况。更新过程可以以一般形式写成:$W ← W + ∆W$。LoRA的基本思想是冻结原始矩阵$W ∈ R^{m×n}$,同时通过低秩分解矩阵来近似参数更新$∆W$,即$∆W = A · B^⊤$,其中...
因此有必要将这些新的三元组知识灵活地插入到KGE中。所以引出了第二个子任务ADD，其目的是将前一阶段...
我们再将9.11和9.9调换一下前后顺序，试试chatGPT3.5是否能给出正确答案？看来大模型做题，选项的顺...
实验结果显示，在保持通用任务能力不下降的情况下，模型在数学和代码能力方面显著提升。对比块扩展方法与正常训练和Lora方法之间的区别，采用TRACE基准进行评估，块扩展方法表现出色。同时，实验分析了不同数量块对性能的影响，发现块个数为8时效果最佳。此外，实验还比较了扩展块插入模型的不同位置，发现将块...
c. LoRA (Hu et al., 2021) 通过将可训练的低秩矩阵注入Transformer ,以使用少量参数近似权重更新。 这种方式不会改变原模型的结构,因此在部署上会相对简单,是以上三种方式中最为推荐的一种。 03稀疏训练算法(Parameter-efficient Sparsity Training)1. 背景 ...
Reparameterized PEFT(如LoRA方法):LoRA(Low-Rank Adaptation)方法通过在模型参数上添加低秩矩阵来实现微调。这些低秩矩阵包含了任务特定的信息,并且由于它们的秩较低,因此所需的参数数量远远少于直接微调整个模型。这种方法既保持了模型的性能,又降低了存储和计算成本。
因此,与 LoRA 不同,GaLore 不会改变训练动态,可用于从头开始预训练 7B 模型,无需任何内存消耗的预热。GaLore 也可用于进行微调,产生与 LoRA 相当的结果」。 方法介绍 前面已经提到,GaLore 是一种允许全参数学习的训练策略,但比常见的低秩自适应方法(例如 LoRA)更节省内存。GaLore 关键思想是利用权重矩阵 W 的梯度...
shibing624/llama-13b-belle-zh-lora LLaMA-13B 在100万条中文ChatGPT指令Belle数据集BelleGroup/train_1M_CN上微调了一版Llama-13B,问答效果有提升,发布微调后的LoRA权重 training script predict script shibing624/chinese-alpaca-plus-7b-hf LLaMA-7B 中文LLaMA-Plus, Alpaca-Plus 7B版本,在LLaMA-7B上扩充了...
并且,在提示微调类别中,EPT 分别超过 VPT[4]和 VP[5] 2.74% 和 5.09%,此外,EPT 比 LoRA也高出5.04%。相对于Linear方法的提升,EPT、VPT 和 VP 分别高出了6.24%、3.50% 和 1.15%。这表明EPT有助于缓解基础模型在学习预训练数...