通常,LoRA 的性能甚至比微调所有层更好,如下面 LoRA 论文的注释表所示。 值得注意的是,LoRA 与其他微调方法正交,这意味着它也可以与 Adapters 或 prefix tuning 相结合。 LoRA & LLaMA 现在,让我们使用 LoRA 来微调 Meta 提出的 LLaMA 模型。 除了用于训练和运行 LLaMA 本身的代码(使用原始的 Meta-LLaMA 权重)...
LoRa是一种低功耗广域网(LPWAN)无线通信技术,专为物联网应用而设计。它具有以下特点: - 长距离通信:LoRa技术可以在城市环境下实现数公里的通信距离,甚至在农村或山区等开放环境下可以达到数十公里的通信距离。 - 低功耗:LoRa设备的功耗非常低,可以使用普通电池供电数年,从而降低了维护和更换电池的成本。 - 大容量...
"Llama Lora"是一个专有名词,它涉及到微调训练中的两个重要概念。 “LLama”可能是指大语言模型的一种,类似于Alpaca等其他模型。 “LoRa”是一种低功耗广域网(LPWAN)技术,常用于物联网应用中。在进行大模型的LoRa微调时,需要指定lora_target。微调训练是一个重要的环节,其目标是通过使用少量的数据和计算资源来...
阿里云机器学习平台PAI第一时间针对 Llama2 系列模型进行适配,推出全量微调、Lora微调、推理服务等场景最佳实践,助力AI开发者快速开箱。以下我们将分别展示具体使用步骤。 最佳实践一:Llama 2 低代码 Lora 微调及部署 本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-快速开始模块针对 Llama-2-7b-chat 进行开发。PAI-快速开始支持基...
使用参数高效微调的方式(这里用Lora)进行微调,定义用于训练的参数 model.train() def create_peft_config(model): from peft import ( get_peft_model, LoraConfig, TaskType, prepare_model_for_int8_training, ) peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False, r=8,lora...
本节中,作者将比较 LLaMA 7B 基础模型与使用 LoRA 和 LLaMA Adapter 微调的基础模型的计算性能。 微调数据集是 Alpaca 52k 指令数据集,其结构如下: 数据集是按照 Self-Instruct 论文中描述的方法生成的,由 49759 个训练样本和 2000 个验证样本组成。Self-Instruct 的流程可总结为 4 个步骤: ...
首先是LoRA部分,我们使用peft库载入设置LoRA参数,以下是一个可参考的配置,具体的参数意义可以参考LoRA原论文: frompeftimportLoraConfigpeft_config=LoraConfig(r=16,lora_alpha=16,target_modules=["gate_proj","down_proj","up_proj"],lora_dropout=0.05,bias="none",task_type="CAUSAL_LM") ...
LoRA & LLaMA现在,让我们使用 LoRA 来微调 Meta 提出的 LLaMA 模型。除了用于训练和运行 LLaMA 本身的代码(使用原始的 Meta-LLaMA 权重)外,还包含用于使用 LLaMA Adapter 和 LoRA 微调 LLaMA 的代码。作者建议使用以下操作方法文件: 下载预训练的权重:https://github.com/Lightning-AI/lit-llama/blob/main/how...
回顾LoRA 论文:王几行XING:论文速读:LoRa: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 随着LLaMA v1的发布,我们看到了大量经过微调的模型的迅速兴起,包括Alpaca、Vicuna、WizardLM等。这一趋势鼓励了不同的企业推出适用于商业使用的基础模型,例如OpenLLaMA、Falcon、XGen等。现在,Llama 2的发布结合了这两方面的最...
6. 如果你正在使用LoRA，应将其应用于所有层（而不是仅仅应用于Key和Value矩阵），以最大化模型性能。