1. 一个预训练好的模型可以被共享,用来为不同的任务建立许多小的LoRA模块。我们可以冻结共享模型,并通过替换图中的矩阵A和B来有效地切换任务,从而大大减少存储需求和任务切换的开销。 2. LoRA使训练更加有效,在使用自适应优化器时,硬件门槛降低了3倍,因为我们不需要计算梯度或维护大多数参数的优化器状态。相反,我...
lora_module_names.add(names[0] if len(names) == 1 else names[-1]) if "lm_head" in lora_module_names: # needed for 16-bit lora_module_names.remove("lm_head") return list(lora_module_names), all_module_names # lora_module_names, all_module_names = find_all_target_names(model)...
本文将围绕ChatGLM LoRA微调展开实战方案,深入探讨其应用场景、具体步骤及与全参数微调的区别,并自然融入千帆大模型开发与服务平台的使用。 一、ChatGLM LoRA微调的应用场景 LoRA微调技术适用于多种场景,包括但不限于: 特定风格或语调的需求:当模型需要采用特定的风格或语调进行回答时,LoRA微调可以帮助模型快速适应这种...
然而Kaggle GPU的显存过小,全参数微调不现实,而LoRA可以实现较低的微调显存消耗和较好的模型推理性能,因此我基于LoRA对模型进行微调。 这个项目做了差不多有一个月,最后的实现难度大大超出了我原来的设想。在Kaggle那两块破GPU上做微调真就是“戴着镣铐跳舞”,好在最后也算是做完了。在整个过程中,我也是从零开始...
LoRA,即Long Range,是一种基于扩频调制技术的无线通信方案,但当我们谈及AI大模型的微调时,LoRA特指一种轻量级的参数调整方法。它通过在预训练模型的基础上,引入少量的可训练参数,实现对模型性能的微调,而无需改动整个模型的大量参数。这种方法不仅降低了微调的成本,还提高了微调的效率和灵活性。 LoRA技术的工作原理...
为了解决这一问题,LORA微调技术应运而生。一、ChatGLM6B模型简介ChatGLM6B是一个基于General Language Model (GLM)架构的开源对话语言模型,具有62亿参数。该模型经过约1T标识符的中英双语训练,并针对中文问答和对话进行了优化。与ChatGPT相似,ChatGLM6B采用Transformer架构,通过自回归的方式生成文本。二、LORA微调技术...
Lora 是目前公认的最好的微调方法,一方面,它并不像AdapterTuning 一样,改变原有模型的架构,不便于在不同框架之间迁移;另一方面,它不像 PTuning 一样改变所有任务下的单词生成概率,严重破坏已习得的知识。
下面,我们来尝试基于中英双语的对话语言模型ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调。 ChatGLM-6B简介 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英...
简介:ChatGLM2-INT4 + Lora 结构适配和改造 Lora 是目前公认的最好的微调方法,一方面,它并不像AdapterTuning 一样,改变原有模型的架构,不便于在不同框架之间迁移;另一方面,它不像 PTuning 一样改变所有任务下的单词生成概率,严重破坏已习得的知识。
LORA微调ChatGLM3-6B模型 本文基于transformers、peft等框架,对ChatGLM3-6B模型进行Lora微调。 LORA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的模型微调技术,它可以通过在预训练模型上添加额外的低秩权重矩阵来微调模型,从而仅需更新很少的参数即可获得良好的微调性能。这相比于全量微调大幅减少了训练时间和计算资源的消耗。