ChatGLM3-6B通过GLM预训练框架和自回归空格填充任务实现文本生成和理解,适用于多种NLP任务。 LoRA微调技术 LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的微调技术,它通过更新模型中的低秩矩阵来适应新任务,而不需要调整整个模型参数。这种方法可以大大减少微调所需的计算资源和时间,同时保持模型的通用性。 LoRA微调步骤 1. ...
Lora Finetune:ChatGLM3/finetune_demo/lora_finetune.ipynb at main · THUDM/ChatGLM3 目标: 未经过训练的大语言模型, 一般会把"平安格勒战役"当做"列宁格勒战役"解释, 会把 "Ichiban" 当做日语单词"いちばん"解释. 现在要通过对话样本Lora微调, 训练ChatGLM3 6B模型 认知"平安格勒战役" 和 "Ichiban". ...
开始训练:运行训练脚本,开始微调过程。 验证与评估:定期验证模型在验证集上的表现,防止过拟合。 模型保存:保存训练好的模型,以便后续使用。 微调方法 Lora方法:一种轻量级的微调方法,通过只调整模型的部分参数来减少计算资源消耗和训练时间。 全参方法:调整模型的所有参数,以获得更好的性能提升,但计算资源消耗较大。
LoRA主要通过在模型的每个变换器层中引入两个低秩矩阵(A 和 B)来实现。这些矩阵与原始的注意力矩阵或前馈网络权重矩阵相乘,以引入新的可训练参数。在实践中,通过这种方式添加的参数数量远少于原始模型的参数总量,从而大幅减少了微调过程中的计算和存储需求。 LoRA技术特别适合于需要在资源受限环境下迅速部署模型的场景,...
通过实验结果还可以看出,BitFit微调结果相对全量参数微调而言, 只更新极少量参数的情况下,在多个数据集上都达到了不错的效果,虽不及全量参数微调,但远超固定全部模型参数的Frozen方式。 LoRA 该方法发表在《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》,代码地址为:https://github.com/microsoft/LoRA。
LORA微调ChatGLM3-6B模型 本文基于transformers、peft等框架,对ChatGLM3-6B模型进行Lora微调。 LORA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的模型微调技术,它可以通过在预训练模型上添加额外的低秩权重矩阵来微调模型,从而仅需更新很少的参数即可获得良好的微调性能。这相比于全量微调大幅减少了训练时间和计算资源的消耗。
本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对 ChatGLM3-6B-chat 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法,深入了解其原理可参见博客:知乎|深入浅出Lora。 本节所讲述的代码脚本在同级目录 ChatGLM3-6B-chat Lora 微调 下,运行该脚本来执行微调过程,但注意,本文代码未使用分布式框架,微调 ChatGLM...
step2:运行项目langchain,然后在浏览器打开langchain部署的页面。step3:把你的参考文献(pdf,word,...
LoRA优势 参数效率高:LoRA通过仅微调少量额外参数而不是整个模型,显著减少了微调所需的计算资源和存储空间。 避免灾难性遗忘:由于大部分预训练模型的参数保持不变,LoRA可以减轻在全参数微调过程中可能出现的灾难性遗忘问题。 适应性强:LoRA不仅适用于语言模型,还可以扩展到其他类型的模型,如稳定扩散模型等,显示出良好的...
运行lora_finetune.ipynb最开始的一段代码,对train.json和dev.json进行“切割对齐”,最终我们需要使用的微调数据集是data/fix下的两个json文件 在执行微调命令之前,强调一下,官方在github上更新了lora.yaml,如果按这个配置进行微调,会爆显存。 我在自己的github上传了我之前微调的lora.yaml,经过测试,可以微调,请下载...