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...
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...
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...
1. Instruction Fine tuning - 指令微调 Instruction Fine-tuning,即指令微调,是一种特殊的 LLM Fine-tuning 方法,其目标是使 LLM 模型能够理解和遵循指令,并根据指令完成特定任务。在 Instruction Fine-tuning 中,输入数据不仅包括文本或代码,还包括指令。模型会学习将指令与输入数据进行关联,并根据指令生成相应的输出。
LLM Fine-Tuning技术笺疏 LLM训练阶段 训练大模型的三个阶段 Pre-training stage,也就是预训练阶段,其主要目的是「提高对下一个Token的预测能力」。预训练也就是从零开始创建训练大模型的意思,是基于海量文本、几万亿Token进行的,需要上万张GPU。如果你不理解什么是Token,你就把它理解成每个token就是一个英文...
Top LLM fine-tuning frameworks in 2025 LLM fine-tuning on Modal Steps for LLM fine-tuning Choose a base model Prepare the dataset Train Use advanced fine-tuning strategies Conclusion Why should you fine-tune an LLM? Cost benefits Compared to prompting, fine-tuning is often far more effective...
LLM基础模型系列:Fine-Tuning总览 由于对大型语言模型,人工智能从业者经常被问到这样的问题:如何训练自己的数据?回答这个问题远非易事。生成式人工智能的最新进展是由具有许多参数的大规模模型驱动的,而训练这样的模型LLM需要昂贵的硬件(即许多具有大量内存的昂贵GPU)和花哨的训练技术(例如,完全分片的数据并行训练)。
Fine-tuning 的主要工作原理如下: 预训练模型初始化: 与RAG 类似,微调也从初始化预训练语言模型开始,该模型之前已在大型多样化数据集上进行过训练。预训练阶段使模型具备对语言模式、语义和上下文的广义理解,这使其成为各种 NLP 任务的宝贵起点。 特定任务数据集: 预训练后,模型将在较小的特定任务数据集上进行微调...
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 
也就是说,finetuning是一种让“模型”适应“任务”的方式。所谓finetuning的本质,就是对模型的参数进行调整,其实质上是一个优化问题,也就是,根据任务的数据对模型参数执行优化,来完成模型参数的更新。 总的来说,依据参数调整的规模,可以分为whole-model finetuning和head finetuning,只对transformer的头进行微调势必...