P tuning微调 目标:通过优化输入提示(input prompt)而非修改模型参数来适应特定任务。 思想:利用很少的连续自由参数作为预训练语言模型输入的提示,通过在嵌入式输入中插入可训练变量来学习连续的提示。 因为提示构造的目的是找到一种方法,是LM能够有效地执行任务,而不是供人类使用,所以没有必要将提示限制为人类可解释的...
1. 使用P-tuning微调ChatGLM 2. 使用LoRA微调Blip 3. 参数高效的微调方法未来的发展趋势、热点预测 Prefix-tuning和P-tuning通过引导模型生成过程,使模型能够更准确地满足任务需求。 Adapter技术通过添加轻量级的适配器层,实现了快速的任务适应和灵活性。 Low-Rank Adaptation(LoRA)通过低秩近似减少模型参数量,提高模型...
Meta遵循的原则是,post-training应该使模型 “know what it knows” ,而不是增加知识(《Does fine-tuning llms on new knowledge encourage hallucinations?》,《Linguistic calibration through metacognition: aligning dialogue agent responses with expected correctness》)。 主要方法是生成数据 -- 生成与预训练数据中...
此外,读者将会了解优化器定义与参数的设定,同时了解和掌握监视器工具 Wandb 的使用。 除此之外,文章还会介绍包括数据准备、ChatGPT 数据生成流程等。对于微调方式,课程将分别以 LoRA 方式、P-Tuning 方式为例进行演示,并讲解合并 LoRA 参数与原始参数的方法、Fsdp 与 deepspeed 的全参数微调技巧等内容。最后,针对模型...
Prompt Tuning 这种方法是通过在输入中添加提示词,来引导模型的输出。这些提示词可以是一些问题、实体、时间等,帮助模型更好地理解输入,从而提高性能。 P-Tuning 这种方法是通过调整预训练模型的参数,来适应具体的任务和数据。通过对一些重要参数进行调整,可以让模型更好地适应任务和数据,从而提高性能。
支持Lora、P-tuning等参数高效微调方式吗?#270 Closed JieShenAI opened this issue Oct 26, 2023· 1 comment CommentsContributor JieShenAI commented Oct 26, 2023 如果只是全参数微调,本人显卡带不起就不用学了。 如果支持参数高效微调,就非常好。
Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info 请问什么时候支持P-Tuning V2 呢? Reproduction 请问什么时候支持P-Tuning V2 呢? Expected behavior 请问什么时候支持P-Tuning V2 呢? Others No response
Prompt Tuning Prompt Tuning 算法和 P-Tuning 很像,且更简单,就是是根据 下游任务 "指令文本" 输入层embeding的的表示。Prompt Tuning 没有增加任何的层,直接使用微调指令文本(prompt) 的embeding向量。 2.3 使用PEFT训练 以下仅说明过程,完整代码见这里。
四、Supervised Fine-tuning (SFT) 4.1 SFT数据 为了引导,研究团队从公开可用的指令调优数据开始SFT阶段,但后来发现其中许多数据的多样性和质量都不够,特别是在将LLM与对话式指令结合起来方面。 高质量SFT数据收集:使用来自基于供应商的注释的更少但更高质量的示例,SFT的结果得到了显著改善。
微调的代码已上传到github:https://github.com/jiangxinyang227/LLM-tuning/tree/master/llama_tuning 2、微调技巧 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fl...