KK大魔王:从0开始微调LLama2系列 (3) - Lora微调 KK大魔王:从0开始微调LLama2系列 (4) - 利用DS-Chat进行全模型微调 前言 在上一期完成对模型简单体验之后,在这一期我们正式准备进行模型微调。模型微调的原理是利用一些特定领域的数据来提高模型在某些方面/领域的表现,增强模型的专业性、准确率等等。 本文首先介...
LoraConfig(peft_type=<PeftType.LORA: 'LORA'>, auto_mapping=None, base_model_name_or_path='/root/autodl-tmp/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct', revision=None, task_type=<TaskType.CAUSAL_LM: 'CAUSAL_LM'>, inference_mode=False, r=8, target_modules={'up_proj', 'k_proj', 'o_...
最初的LoRA论文专注于仅对“Q”和“V”注意力矩阵进行微调，并取得了可观的成果，证明了该技术的有效性。但随后的研究表明，对其他层甚至所有层进行微调能够改善效果。我们推测，将LoRA应用于更多的层可以使我们更接近于实现全参数微调的能力。因此，我们选择在所有层上实施LoRA。基础学习率：1e-4 学习率1e-4已...
以LLaMA 2在ViGGO数据集上的微调为例,该任务是从一个句子中提取功能表征。实验结果表明,LoRA微调模型的表现仅略低于全参数微调模型,在ViGGO测试集上几乎实现了100%的准确率。然而,在GSM8k数据集上的数学推理任务中,LoRA的表现则稍显逊色。这进一步验证了LoRA和全参数微调在不同任务上的性能差异。 结论 LoRA和全参...
简介:随着ChatGPT等大型语言模型的出现,模型微调变得日益重要。LoRA技术通过引入低秩自适应(Low-Rank Adaption),显著减少了LLaMA类模型在下游任务中的可训练参数数量,从而实现了模型的快速和高效适配。本文将详细介绍LoRA的工作原理,并通过实例展示其在实际应用中的优势。
7-RAG基本流程分析 10:43 1-LORA微调方法 09:40 2-指令微调所需数据与模型下载 09:57 3-llama3模型微调实例 12:41 4-llama3微调后进行量化 10:08 5-llama.cpp量化实例 08:05 6-部署应用 11:33 十万奖金、定制模板 助力分享你的绘画年终总结
8. 开始进行指令微调 8.1. 数据准备 这里使用alpaca的52k指令数据进行微调,使用如下指令: 如果下载不下来的话,我们直接打开scripts/prepare_alpaca.py文件,如下所示: 直接打开链接 https://raw.githubusercontent.com/tloen/alpaca-lora/main/alpaca_data_cleaned_archive.json,然后全选...
LoRA是一种低资源微调大模型的方法,由论文《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》提出。其核心思想是在不改变原始模型大部分参数的情况下,通过引入低秩矩阵来减少参数量和计算复杂度。这种方法能够显著降低微调所需的资源,同时保持模型在特定任务上的性能。 Llama3模型概述 Llama3是Meta公司推出的最新...
LoRA 旨在显著减少可训参数量，同时保持强大的下游任务性能。本文的主要目标是通过对 Hugging Face 的三个预训练模型进行 LoRA 微调，使之适用于序列分类任务。这三个预训练模型分别是: meta-llama/Llama-2-7b-hf、mistralai/Mistral-7B-v0.1 及 roberta-large。使用的硬件节点数: 1每个节点的 GPU 数: 1GPU ...
lora微调llama模型 什么是模型微调,深度学习中的fine-tuning一.什么是模型微调1.预训练模型 (1)预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型。 (2)现在我们常用的预训练模型就是他人用常用模型,比如VGG16/19,Resnet等模型,并用大型