使用参数高效微调的方式(这里用Lora)进行微调,定义用于训练的参数 model.train() def create_peft_config(model): from peft import ( get_peft_model, LoraConfig, TaskType, prepare_model_for_int8_training, ) peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False, r=8,lora...
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...
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...
我们正在使用一种称为QLoRA的量化版本的LoRA,这意味着我们希望在LoRA微调中使用量化,将量化应用于我们前面提到的更新权重(以及其他可以量化的操作)。 参数use_4bit(第6行)设置为True,以使用高保真的4位微调,这是后来在QLoRA论文中引入的,以实现比LLM.int8论文中引入的8位量化更低的内存要求。 设置bnb_4bit_com...
即便是拥有70亿参数的最小LLaMA-2模型，也需要大量计算资源来进行微调。因此，该领域出现了所谓的"参数高效微调（也被称为peft）"。在这些策略中，如LoRA（LLM的低秩适配）旨在优化较小的参数子集，从而最大限度地减少资源利用并加速训练周期。本文比较了全参数微调和LoRA微调，突出了各自的优缺点。我们的讨论基于之前...
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 ...
微调Llama2需要准备与具体任务相关的数据集。以中英翻译为例,需要准备中英对照的文本数据,并按照prompt模板格式进行构造。 4. 训练配置 在训练之前,需要配置LoRA参数和训练参数。LoRA参数包括缩放矩阵的秩(r)和目标模块(target_modules)。训练参数包括batch_size、训练步数、评估步数等。 5. 执行微调训练 使用Huggingface...
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"Human: "+问题+"\nAssistant: "+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
LoRA是一种基于矩阵低秩分解的微调方法,它只需要训练模型的一小部分参数,而不是全部参数。这种方法的好处是可以大大减少训练时间和计算资源的需求。在LLaMA 2大型语言模型上,LoRA可以将训练参数减少10,000倍,GPU内存减少3倍。此外,尽管LoRA训练的参数数量大大减少,但在RoBERTa, DeBERTa, GPT-2和GPT-3等模型上,使用...
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 ...