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_...
使用 LoRA,可以在几个小时内在单个 GPU 上对 LLaMA 等相对较大的模型进行微调,这使得它对那些不想在 GPU 资源上花费数千美元的人特别有吸引力。LoRA 的特别之处在于,可以选择性地将新的 LoRA 权重矩阵与原始的预训练权重合并,这样在推理过程中就不会产生额外的开销或复杂性。 随着越来越多的 ChatGPT 或 GPT-...
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...
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。
在实际应用中,LoRA微调技术为LLaMA等大型语言模型带来了诸多优势。首先,它显著降低了微调过程中的计算资源消耗,使得在算力有限的环境下也能进行高效的模型训练。其次,LoRA微调能够快速收敛,缩短模型上线时间,满足快速迭代和优化的需求。 然而,值得注意的是,LoRA微调也可能带来一定的性能损失。由于低秩近似可能带来的信息损...
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...
使用LoRA微调Llama3模型的步骤包括: 加载预训练模型:使用Transformers库加载Llama3的预训练模型。 配置LoRA适配器:指定LoRA适配器的参数,如秩(rank)等。 准备训练数据:与SFT类似,需要准备标注好的训练数据。 编写训练脚本:在训练脚本中集成LoRA适配器,并指定训练参数。 开始训练:运行训练脚本,开始微调过程。 模型评估与...
https://github.com/ggerganov/llama.cpp (1)从git仓库上获取: git clone https://github.com/Rayrtfr/llama.cpp (2)进入llama.cpp目录,然后编译: make (3)如果想用gpu加速推理,执行: make GGML_CUDA=1 使用llama.cpp将合并后的模型量化并部署: ...
快速实验选择 Transformers 即可,超大规模的选择 NVIDIA/Megatron-LM,普通规模就选择使用较为简单的 hiyouga/LLaMA-Factory。 本文则使用 LLaMAFactory 演示如何进行 LoRA 微调。 2.安装 LLaMAFactory 首先要准备一个 GPU 环境,简单起见,直接使用镜像pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-runtime启动容器进行测试。