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...
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...
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更新预训练模型的所有参数，Prefix Tuning固定语言模型的预训练参数，只更新特定任务Prefix的参数...
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...
Fine-tuning是一种迁移学习策略，它利用预训练模型学习到的通用知识，对具有特定任务和领域的数据进行...
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...
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 
llm_finetune github 本项目受益于LLaMA-Efficient-Tuning 支持功能 [23/11/14] 配置进一步精简,基本0配置启动; 支持chatglm3, qwen, intern, xverse, mistral; 支持大模型评估,支持C-EVAL、MMLU、CMMLU; 训练和合并支持指定checkpoint路径; 系统监控增加gpu进程和docker匹配; ...
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。