LLama3-ChatQA-8B的fine-tuning-QLoRA在深度学习领域,大型预训练语言模型(如LLaMA)已经显示出在各种自然语言处理任务上的卓越性能。然而,这些模型的庞大规模往往伴随着巨大的存储和计算需求。为了解决这一问题…
在最开始我用了很多方法进行训练,但其他的方法我都用了很长的时间训练,在显卡不足的情况下,根本不适合穷人进行fune-tuning得到丐版的Llama2。最后我发现axolotl这玩意儿还有点意思,用这个工具可以轻松对大模型进行微调。关键问题是,你用axolotl进行微调,只需要对我们的大模型meta-llama/Llama-2-7b-hf指定一个yaml文...
Windows笔记本本地微调训练Qwen2大模型(非wsl),炼制属于自己的无审查(nsfw)大模型,Unsloth,Python3.11,fineTuning 4.6万 8 18:49 App 如何训练一个写小说的大模型? 5.3万 42 7:54 App 不要浪费钱买课了,喂饭式教你训练大模型llama3 4万 10 23:01 App 微调LLM中的魔鬼细节|大型语言模型lora调教指南 浏...
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Prompt Tuning [13] Lora / QLora [14] 根据实际经验,这里推荐采用 Lora 或 QLora。简单介绍一下 QLoRA,重点改进是将模型采用 4bit 量化后加载,训练时把数值反量化到 bf16 后进行训练,利用 LoRA 可以锁定原模型参数不参与训练,只训练少量 LoRA 参数的特性使得训练所需的显存大大减少。例如 33B 的 LLaMA 模...
Prompt Tuning[13] Lora/ QLora[14] 根据实际经验,这里推荐采用 Lora 或 QLora。简单介绍一下 QLoRA,重点改进是将模型采用 4bit 量化后加载,训练时把数值反量化到 bf16 后进行训练,利用 LoRA 可以锁定原模型参数不参与训练,只训练少量 LoRA 参数的特性使得训练所需的显存大大减少。例如 33B 的 LLaMA 模型经...
r），Adapter和LoRA都可以使用bfloat-16混合精度训练在具有24 Gb RAM的单个GPU上微调7B参数LLaMA基本...
1.1. 为什么要 fine-tuning 1.1.1. 微调可以强化预训练模型在特定任务上的能力 1.特定领域能力增强：微调把处理通用任务的能力，在特定领域上加强。比如情感分类任务，本质上预训练模型是有此能力的，但可以通过微调方式对这一能力进行增强。2.增加新的信息：通过微调可以让预训练模型学习到新的信息，比如常见...
【一】传统Fine-Tuning方法 1、传统的Fine Tuning方法通过将梯度传导给下游任务，微调模型的所有参数。2...
大语言模型优化方法简介:Prompt、RAG、Fine-tuning GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力,但在实际应用中仍有问题,例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面,仍存在挑战。 论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey(面向大语言模型的检索增强生成技术:调查)”...