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...
一、Lora LoRA 微调技术的思想很简单,在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 增加一个旁路,一般是在 transformer 层,做一个降维再升维的操作,模型的输入输出维度不变,来模拟 intrinsic rank,如下图的 A …
在ChatGLM3的微调过程中,LoRA技术的主要优势在于: 降低微调成本:由于LoRA技术只引入少量的可训练参数,因此可以大大降低微调所需的计算资源和时间成本。 提高微调效率:通过优化LoRA参数,可以实现对模型性能的快速微调,而无需对整个模型进行大量的训练。 保持模型稳定性:由于LoRA参数是独立于原始模型参数的,因此微调过程中...
本文采用Stanford Alpaca中提供的alpaca_data.json指令数据集进行参数高效微调,但是在Alpaca-LoRA中提到该数据集存在一些噪声,因此,他们对该数据集做了清洗后得到了alpaca_data_cleaned.json文件。采用该数据集进行训练大概率会得到更好结果。 数据预处理 下载ChatGLM-Tuning代码,并切换到对应的commitid保证代码的一致性。
LoRA(Low-Rank Adaptation)微调技术是一种用于微调大型预训练语言模型的方法。这种技术的核心思想是通过在原有的模型中引入少量的额外参数来实现模型的微调,而不是改变模型的全部参数。这样做可以在保持预训练模型的大部分知识的同时,使模型适应特定的任务或数据集。
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...
LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种参数高效微调技术,其核心思想是在原始预训练语言模型旁边增加一个旁路,通过降维再升维的操作来模拟预训练模型在各类下游任务上泛化的过程。在训练过程中,固定预训练语言模型的参数,只训练降维矩阵A与升维矩阵B。这样,模型的输入输出维度不变,输出时将BA与预训练语言模型的参数叠加。LoRA...
在这个阶段,我们将使用PyTorch框架构建LORA微调模型。模型的架构与ChatGLM6B类似,但添加了可训练的秩分解矩阵。模型的构建需要遵循PyTorch的编程规范,并使用LoRA的特殊模块来实现秩分解矩阵的注入。进入训练阶段,我们使用预训练的ChatGLM6B权重作为初始权重,然后将这些权重传递给LORA微调模型。在训练过程中,我们将通过反向...
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。
chatglm2-6b在P40上做LORA微调 背景: 目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。