LoRA:一种轻量级的模型微调方法,只调整模型的部分参数。 P-tuning v2:一种基于Prompt的模型微调方法,通过调整Prompt的嵌入向量来优化模型性能。 全参数微调:调整模型的所有参数,通常可以获得更好的性能,但计算成本较高。 微调步骤: 下载模型权重:如果之前已经部署了模型,可以直接使用已有的权重。 编写微调脚本:根据需求...
Freeze方法通过仅微调后几层的全连接层来实现模型的优化。这种方法在保持模型大部分层不变的情况下,仅对后几层的全连接层进行微调,从而提高了模型的性能。 在实施微调时,需要根据具体方法配置相应的参数和训练脚本。例如,在使用P-Tuning V2方法进行微调时,需要设置微调参数(如学习率、批次大小、训练轮次等),并使用T...
当前主流的LLM模型微调方法有prefix-tuning,p-tuning和lora等方法,其中LORA更注重对特征的解释和理解,而P-Tune更注重对模型参数的微调 官方网址: github.com/THUDM/ChatGL 本文根据官方评测结果,将选取P-Tuning v2技术,对chatGLM2-6B 模型进行微调 训练完成后的效果 微调步骤 前置条件 微调之前,你需要先参考上篇,...
ChatGLM2-6B 环境已经有了，接下来开始模型微调，这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM2-6B 模型进行参数微调，P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%，再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法，最低只需要 7GB 显存即可运行。安装依赖 # 运行微调需要 4.27.1 版本的 transformerspip ...
如果需要加载的是全参数微调的 checkpoint，则直接加载整个 checkpoint：model = AutoModel.from_pretrained...
基于P-Tuning 微调 ChatGLM2-6B ChatGLM2-6B 环境已经有了,接下来开始模型微调,这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM2-6B 模型进行参数微调,P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。 安装依赖 # 运行微调需要 4.27...
2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其...
2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其...
微调 微调的解决方案一般是P-Tuning或LoRA;ChatGLM-6B是基于P-Tuning v2实现的微调,P-Tuning v2是基于连续提示(continuous prompts)的思想。微调会生成新的模型参数文件,也称为checkpoint文件。 微调时可以选择全参数微调或是部分参数微调,其流程是训练+推理。训练生成新的checkpoint文件(模型参数);推理则是加载模型参...
基于P-Tuning 微调 ChatGLM2-6B ChatGLM2-6B 环境已经有了,接下来开始模型微调,这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM2-6B 模型进行参数微调,P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。