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...
本文介绍使用PEFT( 参数高效微调, Parameter Efficient Fine-Tuning)的LoRA方法,来通过调整模型的一小部分参数来实现模型的fine-tuning。 使用的微调方法为 LoRA(低秩适应, Low Rank Adaptation)在微调过程中通过低秩分解来模拟参数的改变量,保持模型大部分参数的低秩结构,提高效率。大概做法: 做pretrain模型旁边增加一个...
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...
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。 参...
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...
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 在生成式AI和大语言大模型(如GPT、LLaMA)的广泛应用中,微调(Fine-tuning)作为模型适应特定任务的关键步骤,其重要性不言而喻。以下将详细介绍三种流行的微调方式:Prompt-tuning、Prefix-tuning和LoRA,深入理解每种方法的原理、特点及应用场景。
Prefix-Tuning(P-Tuning v2)[12] 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...
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,显示出良好的灵活性和适应性。 配置文件 在fintuning_demo目录下的config ...
LoRA: Low-Rank Adaption of Large Language Models 的论文表明，可以通过冻结预训练权重，并创建查询和...