LoRA 的原理其实并不复杂,它的核心思想是在原始预训练语言模型旁边增加一个旁路,做一个降维再升维的操作,来模拟所谓的 intrinsic rank(预训练模型在各类下游任务上泛化的过程其实就是在优化各类任务的公共低维本征(low-dimensional intrinsic)子空间中非常少量的几个自由参数)。训练的时候固定预训练语言模型的参数,只训练降维
最近在测试开源chatgpt方案的时候发现了这个alpace-lora, 确实是行。简单来说就是仍旧使用alpaca那套训练数据,仍旧基于LLaMA 7B, 但是把训练方式改成用lora训练,我测试下来V100上3个epoch(1000+ step)大概需要8个小时左右,就可以达到和alpaca差不多的效果。(但其实并不用训这么多步,感觉其实1个epoch就够用) 原仓...
这个模型是在 Meta 开源的 LLaMA 基础上,参考 Alpaca 和 Alpaca-LoRA 两个项目,对中文进行了训练。 项目地址:https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora 目前该项目释放了两个模型 luotuo-lora-7b-0.1、luotuo-lora-7b-0.3,还有一个模型在计划中: 下面是效果展示: 不过luotuo-lora-7b-0.1(0.1)、luotuo-...
$ docker build -t alpaca-lora 运行容器: 复制 $ docker run --gpus=all --shm-size 64g -p 7860:7860 -v ${HOME}/.cache:/root/.cache --rm alpaca-lora generate.py \ --load_8bit \ --base_model 'decapoda-research/llama-7b-hf' \ --lora_weights 'tloen/alpaca-lora-7b' 它将在http...
我们可以看到,在数据并行的情况下,如果epoch=3(本文epoch=2),训练仅需要20分钟左右即可完成。目前,tloen/Alpaca-LoRA-7b提供的最新“官方”的Alpaca-LoRA adapter于 3 月 26 日使用以下超参数进行训练。 - Epochs: 10 (load from best epoch)- Batch size: 128- Cutoff length: 512- Learning rate: 3e-4...
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,并...
首先，alpaca-lora1 GitHub存储库提供了一个脚本(finetune.py)来训练模型。在本文中，我们将利用这些代码并使其在Google Colab环境中无缝地工作。首先安装必要的依赖:!pip install -U pip!pip install accelerate==0.18.0!pip install appdirs==1.4.4!pip install bitsandbytes==0.37.2!pip install datasets...
准备用于微调的资源。我决定使用Meta的LLama3模型进行训练，在开始之前，找到它的名称和地址，并记录下来。这样，在执行微调时，模型文件会自动下载，无需预先下载。该模型的名称是：/meta-llama/Meta-Llama-3-8B。将下载的“Alpaca-LoRA项目”放置在一个指定的文件夹内，例如/home/abc/alpaca-lora。同时，也将训练...
使用LoRa微调Alpaca和LLaMA模型,涵盖数据处理、训练及评估,部署于Gradio应用。利用BTC Tweets Sentiment数据集,通过Hugging Face库实现模型训练与测试,显著提升情感分析效能。
alpaca-lora是在alpaca的基础上把训练方式改成用lora训练,仅需要在消费级的GPU上经过数小时的训练,就可以达到和alpaca差不多的效果。 LoRA(Low-Rank Adaptation)技术 LoRA 的思想很简单,即在原始 Pretrained Weights 旁边增加一个旁路,做一个降维再升维的操作,来模拟所谓的 intrinsic rank 。训练的时候固定 Pretrained...