由于这些新增参数数量较少,这样不仅微调的成本显著下降(使用一块 RTX 4090 显卡,只用 5 个小时就训练了一个与 Alpaca 水平相当的模型,将这类模型对算力的需求降到了消费级),还能获得和全模型微调(full fine-tuning)类似的效果。 LoRA 技术原理 image.png LoRA 的原理其实并不复杂,它的核心思想是在原始预训练...
为了支持更长的文本就需要微调模型,目前大部分采用长度外推即修改位置编码的策略-比如Position Interpolation (PI位置内插,需要微调),NTK-aware(通过修改rope的β 采用位置编码策略,为了达到更好的效果一般需要对整个模型进行微调,而llm参数比较多非常耗费资源。LongLoRA提出通过LoRA机制进行微调的方法扩展上下文长度,减少训...
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。 资源规格:推荐使用GU100。本方案选择:ecs.gn7e-c16g1.4...
LoRA是一种低秩自适应技术,它通过向原始模型中添加较小的可训练参数矩阵(称为LoRA矩阵),来实现对模型输出的微调。与传统的微调方法不同,LoRA不直接修改原始模型的大量参数,而是利用这些较小的矩阵与原始模型参数进行交互,从而实现对模型输出的调整。这种方法不仅计算效率高,而且能够在很大程度上保持原始模型的稳定性和...
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。
在LLaMA模型的预训练过程中,GaLore能够减少高达65.5%的优化器状态内存占用,而在微调RoBERTa模型时,8位GaLore甚至能将优化器内存减少高达82.5%,总训练内存减少63.3%。 全参数学习:与LoRA等只能用于微调的方法不同,GaLore支持全参数学习,这意味着它可以用于从头开始预训练大型语言模型,无需任何内存消耗的预热。 易于集成:...
微调最好的小型开源预训练模型:Mistral 7B 大规模偏好数据集的用法:UltraFeedback 不用强化学习,使用直接偏好优化(DPO) 意料之外的是,偏好数据集的过拟合会产生更好的效果 展开来说,正如开头所提到的,Zephyr的效果之所以能够超越70B的Llama 2,主要是因为使用了特殊的微调方法。
对于任何想要从头开始训练模型或微调现有模型的人来说,数据管理过程是必须研究的。 当然,除了OpenAI和苹果,上周Mistral AI联合英伟达也发布了一个12B参数小模型。 HuggingFace创始人表示,「小模型周」来了! 卷!继续卷!所以苹果这次发布的小模型究竟有多能打?
Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info model model_name_or_path: /Qwen2-VL-7B-Instruct method stage: sft do_train: true finetuning_type: full train_mm_proj_only: true #训练多模态投影器 deepspeed: examples/d...
学校这边之后可能会线下部署昇腾的AI服务器进行相关大模型的训练和微调,现在前期使用云服务器来进行流程的测试验证,这边有什么推荐的云服务器租用服务器配置嘛,最好相对具体一点 前期验证基于llama-2-7B,chatGlm-7B等小参数模型,提供的问答对大概在1000左右,后期模型正式模型部署会选择更大的模型和更多的数据量 wangchu...