LLaMA Efficient Tuning正是一种针对这一问题的方法。LLaMA Efficient Tuning的基本原理是通过对LLMs的全参数、LoRA和QLoRA进行高效调整,以在保持模型性能的同时降低计算成本。这一方法可以在不损失性能的情况下,大大减少微调过程中所需的计算资源和时间。要实现LLaMA Efficient Tuning,需要进行以下步骤: 数据准备:选择适...
LLaMA Efficient Tuning 是一个基于 PyTorch 的开源项目，用于训练和微调各种大规模语言模型，如 LLaMA、LLaMA-2、BLOOM、BLOOMZ、Falcon、Baichuan、InternLM、Qwen、XVERSE 和 ChatGLM2 等。它支持全参数训练、部分参数训练、LoRA 和 QLoRA 等多种训练方法，并提供了多种用于评估和测试的工具。主要特性 支持多种训练...
添加query_key_value 用lora微调chatGLM2,训练完之后loss降到1.8,最终训练出来的模型,幻觉现象非常严重,看得出有学到垂直领域的术语或者专有名词,但答案经常是胡说八道,有什么比较好的解决办法吗? github.com/hiyouga/LLaM * 增大数据集 * 数据集的质量也很关键编辑于 2023-09-05 23:19・IP 属地北京 ...
By the end of this session, attendees will understand: - How to fine-tune LLMs like Llama-2-7b on a single GPU - Techniques like parameter efficient tuning and quantization, and how they can help - How to train a 7b param model on a single T4 GPU (QLoRA) - How to deploy tuned ...
LLMs-入门四:基于LLaMA-Efficient-Tuning对LLMs做微调——**待续 上传 json json 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 Everright-formEditor 2025-01-01 01:09:50 积分:1 DemoDay1 2025-01-01 01:09:12 积分:1 Quella 2025-01-01 01:01:56 积分:1 ...
QLoRA,单卡训练大语言模型 | 华盛顿大学的 原驼,用 4-bit的LoRA 降低显存需求,在显存有限的单卡上 微调 LLaMA论文名称:QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs以Meta的美洲驼LLaMA为基础,得到原驼650亿参数版只需要48GB显存单卡微调24小时,330亿参数版只需要24GB显存单卡微调12小时。(看到量子位的帖子...
LLaMA Efficient Tuning是一个针对LLMs的微调框架,它通过高效的参数调整、LoRA和QLoRA技术,能够显著提高模型性能。全参数微调是一种常见的微调方法,通过调整模型参数以适应特定任务的数据分布。在LLaMA Efficient Tuning中,全参数微调可以充分利用模型的表达能力,提高模型的泛化能力。为了实现高效的微调,我们可以采用一些...
LLaMA Efficient Tuning是一款针对主流大模型的微调工具,它支持全参数、LoRA和QLoRA等多种微调方法。通过使用LLaMA Efficient Tuning,用户可以轻松地对ChatGLM-2、LLaMA-2等主流大模型进行微调,以提高模型的性能。全参数微调是一种常见的微调方法,它通过对模型的全参数进行优化,以最小化损失函数。这种方法在训练大模型...