没有Lora之前,LLM在下游应用(fine tuning)的时候,需要全量更新base 模型的权重,但是一般base 模型都非常大,导致 fine tuning特别耗费资源。Lora 用于通过少量资源进行 LLM fine-tuning。 LoRA 的最大优势是速度更快,使用的内存更少;因此,可以在消费级硬件上运行。 2.2 一句话总结 LoRA:固定transformer结构中原本的模...
Parameter-Efficient FinetuningPEFT,通过only requiring the training of only a small number ofparametersto finetune LLM to achieve high performance PEFT parameter-efficient finetuning methods: 1) prompt modification; 2) adapter methods; 3) reparmeterization prefix tuning https://magazine.sebastianraschka....
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...
微调方式包括LoRA、AdaLoRA、P-tuning等。 补充说明:QLoRA是量化LoRA的缩写,需要把模型量化再进行训练,细节暂不研究。 Fine-Tuning技术 本文主要讲解以Llama Factory Alpaca 训练数据格式为主的微调技术 官网直达:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/README_zh.md Instruction Supervised Fine-...
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。
当然这里前 3 名都闭源模型,后面开源模型,大多数也都是英文的模型。如果 GPU 资源充足(至少 A100*8),这里也可以基于开源模型做中文的预训练,最后再 finetuning 。但我们没有 GPU 资源, 我们可以选择开源的中文模型直接做微调。 具体有哪些中文模型可以选择,可以参考这两个地址 中文语言理解测评基准(CLUE)[2] 和...
Figure 1. Llama 2 7B Fine-Tuning Performance on Intel® Data Center GPU Refer to Configurations and Disclaimers for configurations In a single-server configuration with a single GPU card, the time taken to fine-tune Llama 2 7B ranges from 5.35 hours with one Intel® Data Cent...
大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈 作者:FelixCoder 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/639462205 一、前言 由于ChatGPT 和 GPT4 兴起,如何让人人都用上这种大模型,是目前 AI 领域最活跃的事情。当下开源的LLM(Large language model)非常多,可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型,根据自己的...
GPT2 FineTuning OpenAI-GPT2 Kaggle short-jokes 数据集 Why will you need fine-tuning an LLM? LLMs are generally trained on public data with no specific focus. Fine-tuning is a crucial step that adapts a pre-trained LLM model to a specific task, enhancing the LLM responses significantly. ...
There are various fine-tuning methods for LLMs. A common approach is supervised learning, where the model is provided with a labeled data set, with each data point consisting of an input and its corresponding output. The model learns to map inputs to outputs by minimizing the ...