1. 一个预训练好的模型可以被共享,用来为不同的任务建立许多小的LoRA模块。我们可以冻结共享模型,并通过替换图中的矩阵A和B来有效地切换任务,从而大大减少存储需求和任务切换的开销。 2. LoRA使训练更加有效,在使用自适应优化器时,硬件门槛降低了3倍,因为我们不需要计算梯度或维护大多数参数的优化器状态。相反,我...
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...
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...
LoRA大模型是一种轻量级的大模型,它通过在原始大模型的基础上添加一些可学习的低秩矩阵来实现高效微调。其运行流程如下: 选择基础模型:LoRA选择一个已经预训练好的大模型作为基础模型,如BERT、GPT等。 数据准备:针对特定的任务,收集并准备相应的训练数据。 LoRA训练:在基础模型的基础上,添加可学习的低秩矩阵,并利用训...
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: ...
$ git clone https://github.com/tloen/alpaca-lora.git $ cd .\alpaca-lora\ 安装库: $ PIP install -r .\requirements.txt 3.训练 名为finettune.py的python文件含有LLaMA模型的超参数,比如批处理大小、轮次数量和学习率(LR),您可以调整这些参数。运行finetune.py不是必须的。否则,执行器文件从tloen/al...
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...
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...
Alpaca-LoRA 将微调类 ChatGPT 模型的算力需求降到了消费级,训练个自己的中文对话模型真就没那么难了。 2023 年,聊天机器人领域似乎只剩下两个阵营:「OpenAI 的 ChatGPT」和「其他」。 ChatGPT 功能强大,但 OpenAI 几乎不可能将其开源。「其他」阵营表现欠佳,但不少人都在做开源方面的努力,比如前段时间 Meta ...
r=Qiang_grF0 codealpaca 写代码 https://github.com/sahil280114/codealpaca unit-minions 写UT https://github.com/unit-mesh/unit-minions LLaMA 大语言 alpaca 数据集 alpaca-lora 高效 https://github.com/mymusise/ChatGLM-Tuning 10块钱训练自己的GPT 教程 ,学习,机器学习,编程 LLaMA 大语言 alpaca ...