使用bnb_4bit_quant_type(第12行),nf4,根据QLoRA论文,nf4显示了更好的理论和经验性能。 参数use_nested_quant设置为False,并将其传递给bnb_4bit_use_double_quant。模型在第一次量化之后启用第二次量化,从而为每个参数额外节省0.4位。 上面一些参数都是QLoRA的论文提供,如果想深入了解,请查看论文或我们以前的文...
在微调环节，研究者主要讨论参数高效微调方法（PEFT），展示 LoRA 和 QLoRA 在各种模型大小和硬件设置下的微调性能。使用序列长度为 350，批大小为 1，默认将模型权重加载到 bf16。结果如下表 IX 所示，使用 LoRA 和 QLoRA 微调 Llama2-13B 的性能趋势与 Llama2-7B 保持一致。与 lama2-7B 相比，微调 Llama2...
这将产生我们微调后的模型llama-2-7b-miniguanaco 你也可以更改数据集:Hugging Face Hub上有许多优秀的数据集,例如databricks/databricks-dolly-15k。 QLoRA参数: QLoRA将使用64的秩(rank)和16的缩放参数(scaling parameter)。关于LoRA参数的更多信息,可以参考相关的文章 这些参数影响模型训练过程中参数微调的细节,...
Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT)可以用于在不触及LLM的所有参数的情况下对LLM进行有效的微调。PEFT支持QLoRa方法，通过4位量化对LLM参数的一小部分进行微调。Transformer Reinforcement Learning (TRL)是一个使用强化学习来训练语言模型的库。TRL也提供的监督微调(SFT)训练器API可以让我们快速的微调模型。!pip insta...
Fine-tuning LLMs Using BigDL LLM We performed fine-tuning on the Llama 2 7B and 70B models using QLoRA on the Stanford Alpaca dataset and ran 3 epochs using multiple Intel® Data Center GPU Max 1550 and 1100 systems (including systems on theIntel® Tiber™ AI Cloud). ...
Part 1: Fine-tune a Llama2-7b model using PEFT We are going to use the recently introduced method in the paper QLoRA: Quantization-aware Low-Rank Adapter Tuning for Language Generation by Tim Dettmers et al. QLoRA is a new technique to reduce the memory ...
提供LoRA微调和全量参数微调代码,训练数据为data/train_sft.csv,验证数据为data/dev_sft.csv,数据格式为"<s>Human: "+问题+"\n</s><s>Assistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。 1.LoRA微调脚本 LoRA微调脚本train/sft/finetune_lora.sh如下所示: ...
Fine-tuning Llama2–7B with PEFT (LoRA) If you have followed the instructions above correctly, running this sample should be as easy as executing all of the cells in the Jupyter Notebook. 4. Model Access We start with a foundationalLlama-2–7B-hffromHugging Faceand fine-tune it...
如上文所述，我们先用 TRL 的 SFTTrainer 在 SFT 数据子集上使用 QLoRA 对 7B Llama v2 模型进行有监督微调:# load the base model in 4-bit quantizationbnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,)base_...
# Fine-tuned model new_model = "llama-2-7b-chat-guanaco" dataset = load_dataset(guanaco_dataset, split="train") 4bit 量化 QLoRA对预训练语言模型进行4位量化并冻结参数。然后,向模型添加少量可训练的低秩适配器层。 在微调过程中,梯度通过冻结的4位量化模型反向传播到仅适配器层。因此,整个预训练模型...