结果表明,LoRA-FA 可以接近全量微调及标准 LoRA 方法所达到的微调精度。 例如,从 RoBERTa 模型的实验结果中可以看出,在大多数情况下,LoRA-FA 的表现比 LoRA 要好或几乎持平。使用 LoRA-FA 而不是 LoRA 时,并未出现模型性能显著下降的情况: 此外,在开源 LLaMA-7b 模型的情况下,作者发现到 LoRA-FA 技术的表现...
总的来说,基于大模型的内在低秩特性,增加旁路矩阵来模拟full finetuning,LoRA是一个能达成lightweight finetuning的简单有效的方案。目前该技术已经广泛应用于大模型的微调,如Alpaca,stable diffusion+LoRA,而且能和其它参数高效微调方法有效结合,例如 State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 2. ...
生产中，使用较多的是部分微调的方式，由于大模型的参数量级较大，即使对于部分参数调整也需要非常多的计算资源，目前使用比较多的一种方式的是参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）， PEFT 通过引入额外的低秩矩阵（如 LoRA）或适配层（如 Adapters），减少计算资源的需求。LoRA 是一种高效...
设置LoRA模块 在预训练模型的基础上,添加LoRA模块。LoRA模块通常包含两个参数量较少的矩阵A和B,它们的乘积用于近似全参数微调中的增量参数。 初始化矩阵A和B,通常使用高斯函数进行初始化,以确保训练开始时LoRA的旁路(即BA)为0,从而与全参数微调有相同的起始点。 训练LoRA模块 在训练过程中,冻结预训练模型的权重,...
利用预训练模型的知识:LoRA微调技术充分利用了预训练模型的知识,因此在微调过程中应尽量减少对原始模型参数的修改,以保持模型的稳定性和泛化能力。 持续评估与优化:在微调过程中,应定期使用验证集评估模型的性能,并根据评估结果调整训练策略和优化器设置。 结论 通过Supervised Fine-Tuning(SFT)和LoRA微调技术,我们可以有...
总的来说,基于大模型的内在低秩特性,增加旁路矩阵来模拟 full finetuning,LoRA 是一个能达成 lightweight finetuning 的简单有效的方案。目前该技术已经广泛应用于大模型的微调,如 Alpaca,stable diffusion+LoRA,而且能和其它参数高效微调方法有效结合,例如 State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) ...
由于我们的目标是对模型进行fine-tuning,所以我们得有一个fine-tuning的目标,由于原始模型对中文支持并不好,所以我们的目标就有了,用中文语料库让模型更好的支持中文,这个社区也给我准备好了,我们直接下载中文的语料库就好了,在本地执行 wget https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora/blob/main/data/trans...
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针对LLM的主流微调方式有P-Tuning、Freeze、LoRa等等。由于LoRa的并行低秩矩阵几乎没有推理延迟被广泛应用于transformers模型微调,另一个原因是ROI过低,对LLM的FineTune所需要的计算资源不是普通开发者或中小型企业愿意承担的。而LoRa将训练参数减少到原模型的千万分之一的级别使得在普通计算资源下也可以实现FineTune。
大模型微调方法解读 本文深入解析了大模型微调的几种主流方法，即LoRA、Adapter、Prefix-tuning和P-tuning，以及最新引入的Prompt-tuning。LoRA（Low-Rank Adaptation）方法基于模型的内在低秩特性，通过增加旁路矩阵来模拟全参数微调，实现轻量级的微调方案，适用于大规模预训练模型的下游任务。Adapter（适配器）...