在fine-tuning时,每个batch中的样本长度需要保持一致。文本数据的长度各不相同。因此需要进行padding操作,使每个样本的长度统一到相同的最大长度。 DataCollatorWithPadding就是完成这个工作的: 它利用tokenizer理解每个样本的长度 计算出当前batch中最大长度 然后对其他短样本使用pad token进行padding,使长度统一 这样可以...
Prefix Tuning的灵感来源是,基于Prompt Engineering的实践表明,在不改变大模型的前提下,在Prompt上下文中添加适当的条件,可以引导大模型有更加出色的表现。 Prefix Tuning的出发点,跟Prompt Tuning的是类似的,只不过它们的具体实现上有一些差异。 Prompt Tuning是在Embedding环节,往输入序列X前面加特定的Token。 而Prefix ...
Finally, we will begin the fine-tuning. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 time1 = time.time() peft_trainer.train() # Starts the training time2 = time.time() training_time = time2 - time1 print(f'Time taken to train the model for 10 epochs using LoRA is: {training_time} seconds') ...
1 基本信息 From:Fine-tuning 20B LLMs with RLHF on a 24GB consumer GPU (huggingface.co) Codes:trl/examples/sentiment/scripts/gpt-neox-20b_peft at main 
“大模型高效调参—PEFT库(Parameter-Efficient Fine-Tuning)”是一种先进的深度学习技术,通过对预训练模型进行微调来适应特定任务。PEFT库作为一种专门为高效调参设计的深度学习库,具有优异的性能和参数效率。在各种自然语言处理任务中,PEFT库有望为研究者提供一种高效、低成本的深度学习解决方案。
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。
Fine-tuning in machine learning is the process of adapting a pre-trained model for specific tasks or use cases through further training on a smaller dataset.
peft, sentence-transformers --- Name: peft Version: 0.5.0.dev0 Summary: Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Home-page: https://github.com/huggingface/peft Author: The HuggingFace team Author-email: sourab@huggingface.co License: Apache Location: /local_disk0/.ephemeral_nfs/envs/pythonEnv...
在PEFT的分类与统一部分，Adapter Tuning通过在Transformer模块中添加Adapter结构，实现序列适配。Prefix Tuning则在输入或隐层前添加可学习前缀序列，简化部署，优化性能。LoRA利用低秩矩阵近似全量微调的参数更新，降低训练时显存消耗，减少推理延迟。PEFT技术的应用扩展到了CV与多模态领域，如Visual Prompt Tuning...
Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) is a set of techniques aimed at reducing the number of parameters that need to be updated during fine-tuning. This can be achieved through using smaller data sets, simpler models, or a technique called low-rank adaptation (LoRA). LoRA ...