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...
lora_dropout: LoRA中使用的dropout比例,用于防止过拟合。这里设置为0.01。 target_modules: 指定微调哪些transformer模块的参数。这里设置为['query'],即只调整query层的权重矩阵。 我们最终都设定为,在序列分类任务上微调模型,采用LoRA方法只调整query层的参数,使用秩为4的低秩分解以及随机失活正则化,从而实现高效的微...
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,...
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) ...
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。
lora微调需要什么级别的卡主要要看两个点：1.模型的参数 2.lora rank设置参数，但是一般都设置为32 64...
本文将详细介绍如何使用Supervised Fine-Tuning(SFT)和LoRA技术微调Llama 3语言模型。 Supervised Fine-Tuning(SFT)简介 SFT是一种在预训练模型基础上,通过标注数据进行进一步训练的方法,旨在提升模型在特定任务上的性能。对于Llama 3这样的大型语言模型来说,SFT是一个不可或缺的过程。以下是SFT的基本步骤: 预训练模型...
小虎AI珏爷：论文阅读：LORA-大型语言模型的低秩适应 小虎AI珏爷：论文阅读-P-Tuning v2：提示调整可与...
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