模型微调 模型推理 将LoRA 权重合并回基础模型 封装为Docker镜像并进行推理 结语 之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼(Stanford Alpaca 7B),Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调,即对预训练模型中的所有参数都进行微调(full fine-tuning)。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。 因此, Alpaca-Lora 则是利...
之后，我们测试了 4 比特优化器的内存和计算效率，结果如下表所示。相比 8 比特优化器，本文提出的 4 比特优化器能够节省更多内存，在 LLaMA-7B 微调的实验中最高节省 57.7%。此外，我们提供了 4 比特 AdamW 的融合算子版本，它能够在节省内存的同时不影响计算效率。对于 LLaMA-7B 的指令微调任务，由于缓存压力...
他说如果不用LLaMA-Adapter微调7B的模型,至少需要8个A100GPU,自己用了LLaMA-Adapter只用了一块GPU,门槛大大降低! 另外一位网友询问和Lora/qlora/full相比,推理质量如何,他回答说自己正在体验,进一步的信息稍后带来。 参考资料: twitter.com/lupantech/s zhuanlan.zhihu.com/p/62 ...
all_generated_instances.jsonl,all_generated_instances.jsonl中包含的是 instruction,input,output,这是用于微调LLaMA-7B的格式。 gpt3_finetuning_data_xxx.jsonl,包含的是prompt,completion,这是用于微调GPT3的格式。 Alpaca-LoRA LoRA可以降低微调LLM的成本,在神经⽹络模型中,模型参数通常以矩阵的形式表示。对于...
微调7B模型只用单GPU!通用多模态工具LLaMA-Adapter拆掉门槛,效果惊人 新智元报道 编辑:Aeneas 润 【新智元导读】开源万能模型微调工具LLaMA-Adapter发布,支持多模态输入输出。 LLaMA-Adapter,现在已经完全解锁了。 作为一个通用的多模态基础模型,它集成了图像、音频、文本、视频和3D点云等各种输入,同时还能提供图像、文本...
【新智元导读】开源万能模型微调工具LLaMA-Adapter发布,支持多模态输入输出。 LLaMA-Adapter,现在已经完全解锁了。 作为一个通用的多模态基础模型,它集成了图像、音频、文本、视频和3D点云等各种输入,同时还能提供图像、文本和检测的输出。 相比于之前已经推出的LLaMA-Adapter,这次的升级版研究人员将它命名为LLaMA-adapter...
这里我们要基于LLAMA-7B做指令微调,所以要先下载模型权重,并作一系列转换。 切换到 lit-llama 所在位置,使用以下命令下载权重: (文件有点大,需要等待一些时间) 下载完毕之后,会得到如下的文件: 5. 做模型转换 还是切换到 lit-llama 所在位置,使用以下指令进行转换 转换完毕之后,在 lit-llama...
经过微调后,LLaMA-Adapter可以生成高质量的指令跟随句子,可与完全微调的Alpaca和Alpaca-Lora相媲美。 此方法可以简单地扩展到多模态输入指令。用于ScienceQA的图像条件LLaMA-Adapter的推理框架如下,其他模态(如音频和视频)也共享该框架。 LLaMA-Adapter V2让多模态和语言能力进一步提升 ...
以LLaMA-7B 为例,该模型含的参数数量大约 7B,如果使用全精度(32 比特)的 AdamW 优化器对它进行微调,那么优化器状态所占用的显存大小约为 52.2GB。此外,虽然朴素的 SGD 优化器不需要额外状态,节省了优化器状态所占用的内存,但是模型的性能难以保证。因此,本文主要关注如何减少模型内存中的优化器状态,同时保证优化...
本文基于Alpaca提供了一套LLaMA-7B模型在阿里云ECS上进行指令微调的训练方案,最终可以获得性能更贴近具体使用场景的语言模型。 背景信息 LLaMA(Large Language Model Meta AI)是Meta AI在2023年2月发布的开放使用预训练语言模型(Large Language Model, LLM),其参数量包含7B到65B的集合,并仅使用完全公开的数据集进行...