以下是 LLM finetuning的理论篇,介绍几种常见的LLM finetuning算法。懂理论+会实践,而后才能自己创造 :) 因为LLM的基座模型参数动不动都几十B,LLM finetunging的算法都是围绕着参数优化进行的,即:fine tuning时如何尽可能少的更新权重参数。 注:因为这些论文已经发出来好久了,已经有别人做过paper note,我做的时...
本文介绍使用PEFT( 参数高效微调, Parameter Efficient Fine-Tuning)的LoRA方法,来通过调整模型的一小部分参数来实现模型的fine-tuning。 使用的微调方法为 LoRA(低秩适应, Low Rank Adaptation)在微调过程中通过低秩分解来模拟参数的改变量,保持模型大部分参数的低秩结构,提高效率。大概做法: 做pretrain模型旁边增加一个...
全量微调是美味的，但是若没有太多的计算资源，那么存在两种方法可以在有限的资源下将模型调教得较为服帖。一 种是X-shot Prompt，这点在介绍Dspy的时候说过了。另外一种是高效参数微调（微调部分参数），简称PEFT（Parameter-efficient fine tuning）。本系列还是会将重点放在PEFT的技术上面。2.PEFT概览 最后先来看...
然后再对模型进行 finetuning 来更好满足自己的下游任务。那么对于如果要训练一个专家模型。预训练也是必不可缺的工作。不管是预训练还是 finetuning(微调),无论选用何种方案,都避免不了训练中产生的灾难性遗忘问题,那么怎么减少和避免这种情况的发生,也是本文想讲的一个重点。对于推理,在GPU资源不富裕的情况,如何最...
Fine-tuning stage,也就是微调阶段,其主要目的是「提高模型对指令(instruction)的遵循能力」。主要包括Instruction SFT(指令监督微调)、DPO、KTO等技术,本文重点讲解这三类微调技术; Prompting stage,也就是使用模型推理阶段,其主要目的是「让模型按照你的期望输出结果」。这个阶段所使用的模型学习技术主要是ICL(In-Conte...
lora.yaml/ptuning.yaml/sft.yaml: 模型不同方式的配置文件,包括模型参数、优化器参数、训练参数等。 这里选择LoRA,配置文件中的参数描述如下: 训练模式 这里主要使用finetune_hf.py该文件进行微调操作。其中的参数 第一个参数:数据集的路径 第二个参数:模型的路径 ...
1 基本信息 From:Fine-tuning 20B LLMs with RLHF on a 24GB consumer GPU (huggingface.co) Codes:trl/examples/sentiment/scripts/gpt-neox-20b_peft at main 
在fintuning_demo目录下的config ds_zereo_2/ds_zereo_3.json:deepspeed配置文件。 lora.yaml/ptuning.yaml/sft.yaml: 模型不同方式的配置文件,包括模型参数、优化器参数、训练参数等。 这里选择LoRA,配置文件中的参数描述如下: 训练模式 这里主要使用finetune_hf.py该文件进行微调操作。其中的参数 ...
fine_tuning_tutorial.ipynb文件解读——利用fine-tuning方法调优2B的Gemma模型实现英法翻译任务 主要步骤 >> 准备数据集:使用公开可得的MTNT英法翻译数据集。为数据增加语言标记前缀和后缀,使用字符分词模型对数据进行分词。 >> 构建数据加载器:封装数据预处理和批量化处理的类,生成训练和验证数据集。