以LLaMA 2模型为例,我们可以使用LoRA技术对其进行微调,以适应特定的应用场景。假设我们需要一个能够生成新闻报道的模型,我们可以使用与新闻报道相关的数据集对LLaMA 2进行微调。 在微调过程中,我们利用LoRA技术仅训练低秩矩阵,并将这些参数注入到LLaMA 2模型中。经过微调后的模型能够更好地理解新闻报道的语言风格和结构,...
此外,LoRa还具有传输距离远、工作频段灵活、容量大、传输速率低、调制方式独特等优势。在实际应用中,LoRa终端设备可能是各种设备,如水表气表、烟雾报警器、宠物跟踪器等。这些设备通过LoRa网络进行通信,可以实现远程监控、数据采集和传输等功能。 四、总结与建议 通过对LLM-Transformer、LLaMA2和LoRa的详细解析,我们可以...
LoRA微调模型几乎与全参数微调模型相当。 请注意,LoRA 微调 13B 模型的表现略优于全参数微调 7B 模型。 LoRA 与全参数微调:需要考虑的事项 尽管LoRA 被设计为全参数微调的替代方案,但在训练过程中需要记住一些具体的细微差别。 任务类型很重要 需要强调的是,LoRA 在微调时充当理想权重的低阶近似。这有效地限制了网...
核心步骤:实验使用Llama-2语言模型,在代码和数学两个领域下比较LoRA与完全微调。包括继续预训练和指令微调两个训练场景,使用不同数据集和轮数进行训练,并用专业评估指标如HumanEval和GSM8K评估学习效果。 结果和分析:LoRA在代码领域明显劣于完全微调,在数学领域效果更近。但LoRA相对来说遗忘源领域知识较少。LoRA相比常...
2 模型结构 可以说目前主流的LLM处理模型都是基于Transformer而进行构建的,Llama 2也不例外,而LLM这种生成式的任务是根据给定输入文本序列的上下文信息预测下一个单词或token,所以LLM模型通常只需要使用到Transformer Decoder部分,而所谓Decoder相对于Encoder就是在计算Q*K时引入了Mask以确保当前位置只能关注前面已经生成的...
结果显示,LongLoRA在PG19和Proof-pile上的困惑度与全量微调接近。在问答数据集上LongLoRA微调出的模型表现也很优异。长文本理解方面更是达到了SOTA水平。 当然LongLoRA的意义不仅在于提高了窗口长度,关键在于用更少的消耗提高了窗口长度。以7B参数量的Llama-2为例,如果使用全量微调-从4k提升到32k-在一台8个A100的单...
【喂饭教程】20分钟手把手带你搞定Qwen2-7b本地部署GraphRAG,无需Ollama,从环境搭建到报错解决详细流程,草履虫都能学会~~大模型 | LLM 716 20 5:57:06 App 如何把Transformer套用进检测/分割/多模态/图结构/大模型等场景,Swin、DETR、VIT、BERT四大Transformer核心模型全详解! 3461 22 1:51:10 App 1小时我...
熟悉主流LLM(Llama, ChatGLM, Qwen)的技术架构和技术细节;有实际应用RAG、PEFT和SFT的项目经验 较强的NLP基础,熟悉BERT、T5、Transformer和GPT的实现和差异,能快速掌握业界进展,有对话系统相关研发经验 掌握TensorRT-LLM、vLLM等主流推理加速框架,熟悉模型量化、FlashAttention等推理加速技术方案,对分布式训练DeepSpeed框架...
大模型之深入理解Transformer Layer Normalization(三) 大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码(一)初学者的起点 大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码(二)矩阵操作的演练 大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的Llama 3代码(三)初始化一个嵌入层 大模型之一步一步使用PyTorch编写Meta的...
使用QLoRA对Llama 2进行微调的详细笔记 笔记量化模型内存数据 使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法,但是在微调时会遇到各种各样的问题,所以在本文中,将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的,大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。 deephub 2023...