将LoRA 权重合并回基础模型 封装为Docker镜像并进行推理 结语 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...
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...
Alpaca-LoRA的核心思想在于,它不需要对整个LLaMA(7B)模型进行大量的参数训练,而只需要调整模型中的一小部分参数。这种微调方式不仅降低了计算资源的需求,还大大提高了训练速度。实验表明,仅通过20分钟的微调,Alpaca-LoRA就能达到与斯坦福羊驼模型相当的效果,这无疑为NLP领域的研究者和开发者提供了一种全新的思路和方法。
基于52k Instrucoitn-following 数据集,斯坦福团队使用了Hugging Face的training framework来fine-tune LLAMA模型。在初始的运行中,在80GB的A100上面,微调7B LLaMA模型只需要3个小时。 Alpaca-loca Alpaca-lora是使用LoRA技术在LLaMa上面复刻了Alpaca。Alpaca使用了full fine tuning 技术 该repo使用(LoRA)重现斯坦福羊驼结...
不再用付费的ChatGPT？一键搭建谷歌Alpaca-LoRA模型 登录UCloud控制台（https://console.ucloud.cn/uhost/uhost/create )，机型选择“GPU型”，“V100S”，CPU及GPU颗数等详细配置按需选择。 最低推荐配置：10核CPU 64G内存 1颗V100S。镜像选择“镜像市场”，镜像名称搜索“Alpaca-LoRA7B”,选择该镜像创建GPU云...
--lora_alpha 16 \ --lora_dropout 0.05 \ --lora_target_modules '[q_proj,v_proj]' \ --train_on_inputs \ --group_by_length 4. 运行模型 名为generate.py的python文件将从tloen/alpaca-lora-7b读取Hugging Face模型和LoRA权重。它使用Gradio运行用户界面,用户可以在文本框中写入问题,并在单独的文本...
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...
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: ...
Alpaca-cpp 是 Alpaca 的 C/C++实现,基于 llama-cpp项目构建对 Alpaca-Lora 的权重进行量化等预处理,并通过 llama-cpp 提供的功能去加载量化后的权重。Alpaca-cpp 突破8G显存限制,可在本地电脑(支持Mac/Windows/Linux)CPU上流畅运行Alpaca 7B。 获取资源:...
预训练:13B模型的预训练过程与7B模型的预训练过程基本相同,只是我们跳过了预训练的 第1阶段。我们直接将LoRA应用于注意力和MLPs的训练,同时将嵌入和LM头设置为可训练。 指令微调:LoRA设置和可训练参数与预训练阶段保持一致。我们在13B模型的微调中使用了额外的100万个爬行的自我指导的数据点,使得13B模型的总数据量为...