LoRA原理:即在大型语言模型上对指定参数增加额外的低秩矩阵,并在模型训练过程中,仅训练而外增加的参数。当“秩值”远小于原始参数维度时,新增的低秩矩阵参数量很小,达到仅训练很小的参数,就能获取相应结果。 冻结预训练模型权重,并将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer层的每个权重中,大大减少了下游任务的可训练参...
大模型LLM与知识图谱KG的结合可以充分发挥两者的优势,例如LLMs的通用知识和语言处理能力,以及KGs的结构化和准确性。这种结合不仅能够提升模型的知识处理能力,还能够在多个层面上优化模型的性能,更好地解决各种…
「创新点:」 作者提出了QLoRA fine-tuning的方法,通过使用位置插值来解决处理长文本时遇到的问题。 作者开发了两个7B-scale模型,用于知识图谱构建任务,并针对长文本问题设计了QLoRA权重。 作者发现当前小规模大模型在知识图谱构建任务中表现不佳,旨在填补中国开源社区在该领域的空白。 The Earth is Flat? Unveiling ...
本文用开源基础语言模型Llama-2-7b-chat[8]作为预训练LLM。为了实现参数有效微调(PEFT),采用LoRA[37]策略,该策略冻结预训练的模型权重,并将可训练的秩分解矩阵注入Transformer架构的每个层。此外,用监督微调技术为特定预测任务定制LLM。工作中使用的原始数据集源自高维数据集[38],该数据集捕获德国公路上人类自然的车辆...
LoRA思路 低秩适应(Low-Rank Adaptation)是一种参数高效的微调技术,其核心思想是对大型模型的权重矩阵进行隐式的低秩转换。 什么是低秩转换呢? 整体的想法和概念与主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD)有关,我们通过一个较低维度的表示来近似表示一个高维矩阵或数据集。
基于大语言模型LLaMA,LLM模块通过构建Adaptor和LoRA融合框架,将额外的可训练网络层插入到LLaMA架构中,同时冻结LLaMA的原有权重参数,并对新构建的模型网络利用37.2万条慢病诊疗和管理数据进行训练,可实现基于临床信息的糖尿病管理意见推荐。DeepDR-Transformer模块利用了Transformer模型架构,利用了超50万张眼底图像进行训练,可...
大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT) 面 一、LoRA篇 二、QLoRA篇 三、AdaLoRA篇 四、LoRA权重是否可以合入原模型? 五、ChatGLM-6B LoRA后的权重多大? 六、LoRA 微调优点是什么? 七、LoRA微调方法为啥能加速训练? 八、如何在已有LoRA模型上继续训练?
Reparameterized PEFT(如LoRA方法):LoRA(Low-Rank Adaptation)方法通过在模型参数上添加低秩矩阵来实现微调。这些低秩矩阵包含了任务特定的信息,并且由于它们的秩较低,因此所需的参数数量远远少于直接微调整个模型。这种方法既保持了模型的性能,又降低了存储和计算成本。
简介:Firefly(流萤) 是一个开源的中文大语言模型项目,开源包括数据、微调代码、多个基于Bloom、baichuan等微调好的模型等;支持全量参数指令微调、QLoRA低成本高效指令微调、LoRA指令微调;支持绝大部分主流的开源大模型,如百川baichuan、Ziya、Bloom、LLaMA等。持lora与base model进行权重合并,推理更便捷。 ChatYuan 地址...