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...
将LoRA 权重合并回基础模型 封装为Docker镜像并进行推理 结语 之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼(Stanford Alpaca 7B),Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调,即对预训练模型中的所有参数都进行微调(full fine-tuning)。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。 因此, Alpaca-Lora 则是利用 Lora 技术,在冻...
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...
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...
本节中,作者将比较 LLaMA 7B 基础模型与使用 LoRA 和 LLaMA Adapter 微调的基础模型的计算性能。 微调数据集是 Alpaca 52k 指令数据集,其结构如下: 数据集是按照 Self-Instruct 论文中描述的方法生成的,由 49759 个训练样本和 2000 个验证样本组成。Self-Instruct 的流程可总结为 4 个步骤: ...
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。
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...
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
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。