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...
下图是 LLaMA-7B 进行参数高效微调和全量微调的损失变化曲线。acc 指标衡量了语言模型预测下一个词的准确率。从损失变化曲线来看,对于 LLaMA-7B 基座模型,prompt tuning 和 prefix tuning 的效果是比较差的,在训练损失上,prompt tuning 甚至要好于 prefix tuning。这可能是因为 prefix tuning 在每个 transformer 层结...
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，...
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...
本方案使用阿里云DSW对Llama-2-7B-Chat模型进行全参数微调。DSW是一款交互式建模平台,适合需要定制化微调模型并追求优化效果的开发者。 准备环境和资源 创建工作空间,详情请参见创建工作空间。 创建DSW实例,其中关键参数配置如下。具体操作,请参见创建DSW实例。
1)lora微调。float16的模型刚刚好存放在16G的GPU上,没有太多显存用于存放梯度、优化器等参数,因此在这里使用lora微调部分参数。 2)混合精度训练,因为llama-7b有27g,想在单张V100上加载就需要转换成float16才行,而lora参数用的是float32,需要使用混合精度训练。同时混合精度训练也会有所加速。
如果模型参数量为 N,那么 AdamW 中优化器状态的数量为 2N,这显然是一笔极大的显存开销。 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...
与提出的联合训练一起,这种简单的视觉标记早期融合策略可以有效地解决两类微调目标之间的冲突。 这样就使得参数高效的LLaMA-Adapter V2具有良好的多模态推理能力。 与专家集成 最近的视觉指令模型,如MiniGPT4和LLaMA需要大规模的图像文本训练来连接视觉模型和LLM。
这样就使得参数高效的LLaMA-Adapter V2具有良好的多模态推理能力。 与专家集成 最近的视觉指令模型,如MiniGPT4和LLaMA需要大规模的图像文本训练来连接视觉模型和LLM。 相比之下,研究人员的LLaMA-Adapter V2对更小规模的常见图像字幕数据进行了微调,使其数据效率更高。 然而,研究人员的方法的图像理解能力相对较弱,导致...
（在SQL数据集上，根据模型大小和微调方法预测准确率，LoRA微调模型的表现几乎可与全参数微调模型相当。需要注意的是，LoRA微调的13B模型的表现略优于全参数微调的7B模型。）3 LoRA与全参数微调：值得考虑的因素 尽管LoRA的设计初衷是作为全参数微调的替代方案，但在训练过程中，还是有一些值得注意的细微差别。任务类型...