与LoRA 类似,Adapter Tuning 的目标是在不改变预训练模型的原始参数的前提下,使模型能够适应新的任务。 在Adapter Tuning 中,会在模型的每个层或某些特定层之间插入小的神经网络模块,称为“adapters”。这些 adapters 是可以训练的,而原始模型的参数则保持不变。 Adapter Tuning 的关键原理和步骤: 预训练模型作为基础...
LoRA(Low-Rank Adaptation)假设模型在任务适配过程中权重的改变量可以是低秩的。 LoRA通过在预训练模型中引入一个额外的线性层(由低秩矩阵A和B组成),并使用特定任务的训练数据来微调这个线性层,从而实现对模型的高效微调。 假设预训练参数为,那么全量微调时的更新量自然也 是一个矩阵,LoRA将更新量约束为低秩矩阵来降...
Prefix-tuning方法使用的是并行结构但引入的前缀token会占用模型可用的输入长度,导致Prefix-tuning的扩展性较差,增加参数量势必增加前缀token的数量,这样对于模型可用输入长度的挤占会更加严重。 LoRA方法使用的是并行结构,不会影响原有基座大模型的计算效率,并且训练好的“插件参数”在推理时可以直接合并到大模型参数上。
- LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型，减少计算负担，同时保持模型原有性能。- Adapter Tuning在模型的每层或选定层之间插入小型神经网络模块，称为“适配器”，仅调整适配器的参数以适应新任务。- Prefix Tuning为模型添加可训练的、任务特定的前缀，为不同任务保存不同...
LoRA通过引入额外的线性层来减少对初始模型的过度依赖和过拟合问题;Adapter具有较低的计算成本和较好的性能,适用于小数据集;Prefix-tuning只微调预训练模型的前缀,减少了计算成本和过拟合的风险;P-tuning通过引入参数化转换矩阵来调整预训练模型的权重,减少了过度依赖;Prompt-tuning利用prompting技术修改预训练模型的输入,...
LoRA是一种轻量级的微调方法,其基本思想是通过在预训练模型中添加可学习的参数来对模型进行微调。与Adapter Tuning和Prefix Tuning不同的是,LoRA添加的参数是线性层,而不是全连接层。这样可以减少模型的参数量和计算量,同时保持较好的性能表现。六、总结以上介绍了几种常见的微调方法,它们各有优缺点和适用场景。在...
此外,LoRA还可以根据任务需求定制专属模型,通过将自己的数据作为训练数据,训练新的模型并保存,以便在实际应用中使用。 在实际应用中,我们可以根据任务需求和计算资源选择合适的大型预训练模型微调技术。例如,在资源有限的情况下,可以选择使用Adapter-Tuning或Prefix-Tuning来减少微调的参数数量和计算复杂度;在需要快速适应...
视频地址: 动画科普大模型微调技术总结:何谓Adapter/LoRA/各种Tuning/统一范式? 奶妈的摇摇车 粉丝:15文章:47 关注分享到: 投诉或建议 评论0 最热 最新 请先登录后发表评论 (・ω・) 发布0 0 1 0 登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
Delta-tuning方法可以分为三组。第一组固定预训练Backbone中的大部分参数,只微调一小部分,例如BitFit微调偏置,Norm Tuning微调规范层,Partial-1只微调最后一个模块。 第二组重新参数化预训练模型中的某些参数,例如LoRA优化低秩子空间。第三组固定预训练Backbone的原参数并添加可训练的结构,包括提示系列和Adapter系列。