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...
如果需要进行全参数的 Finetune,需要安装 Deepspeed,然后运行以下指令: bash ds_train_finetune.sh 以P-tuning v2 方法为例,采取参数quantization_bit=4、per_device_train_batch_size=1、gradient_accumulation_steps=16 进行微调训练: # P-tuning v2 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=1 ...
一、前言对于 ChatGLM2-6B 模型基于 PEFT 的特定任务微调实验。1.1 硬件需求注:r为LoRA 维数大小,p 为前缀词表大小,l 为微调层数,ex/s 为每秒训练的样本数。gradient_accumulation_steps 参数设置为 1。上述…
定义微调参数:确定微调过程中需要调整的参数,如学习率、批大小等。 训练模型:使用微调参数对模型进行训练。在训练过程中,可以通过调整训练轮数、学习率等参数来优化模型性能。 验证与测试:在验证集上评估模型的性能,并根据评估结果调整微调参数。在测试集上测试模型的最终性能。 模型评估与选择:根据验证集和测试集上的...
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...
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 ...
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...
由于这些新增参数数量较少,这样不仅 finetune 的成本显著下降,还能获得和全模型微调类似的效果。这种方法可以有效地减少模型的复杂性,同时保持模型在特定任务上的表现。对 Transformer 的每一层结构都采用 LoRA 微调的方式,最终可以使得模型微调参数量大大减少。当部署到生产环境中时,只需要计算和存储W=W0+BA,并像...
https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32k https://github.com/THUDM/ChatGLM3 1、前言 1.1、简介 清华开源LLM ChatGLM2-6B是一款对汉语支持不错的大语言模型。由于完全开源,可对其进行微调,对研究LLM本身
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。