一、Lora LoRA 微调技术的思想很简单,在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 增加一个旁路,一般是在 transformer 层,做一个降维再升维的操作,模型的输入输出维度不变,来模拟 intrinsic rank,如下图的 A …
CHATGLM2-6B是清华智普开源的大语言模型,Huggingface 开源的 PEFT 大模型高效微调工具包,本文主要介绍对CHATGLM2-6B大模型进行 LoRA 微调,只要你有训练数据,然后本地下载好大模型的checkpoint,就可以最少只需 1 行代码就可以微调你自己的 LLM。 一行代码开启微调 开启LoRA 微调:sh train_sft.sh 环境准备 pip ...
LoRA微调的基本思想是通过将大模型的权重矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵的和,从而实现对大模型的压缩和加速。这种分解可以有效地降低模型的存储需求和计算复杂度,同时保持模型的性能。二、应用LoRA微调在本节中,我们将详细介绍如何使用LoRA微调chatGLM2-6B模型。首先,我们需要安装LoRA库和相应的深度学习框架(如PyTorch)。
huggingface地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main 三、LORA微调 3.1 LORA介绍 paper:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf LORA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)微调方法: 冻结预训练好的模型权重参数,在冻结原模型参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新...
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍
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最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍 github: https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B chatglm2-6b相比于chatglm有几方面的提升: 1...
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍
query_key_value 这个矩阵不是三个方阵拼接到一起,应该是Wq 4096*4096 Wk 4096*256 Wv 4096*256 使用的group-attention 3.打印添加lora后的模型结构 1fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModel, AutoConfig2frompeftimportLoraConfig, get_peft_model, TaskType34model_name ="/data/tmp/chatGLM2_6b_pretr...
如果需要使用 deepspeed 方式来训练, EA 上缺少 mpich 信息传递工具包,需要自己手动安装。 2.3 模型下载 huggingface 地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main 三、LORA 微调 3.1 LORA 介绍 paper:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf ...