个人斟酌一番后,决定还是以 Long Context Fine-tuning 来开篇大模型微调系列,因为从手段层面理解,相较上篇笔记的内容更接近预训练,本篇笔记的内容显然更接近微调。这里也说明一下,即使是 Alignment,其实手段也是微调,对齐是效果。 1. 概述 Long Context Fine-tuning 最主要的重点就是对 Positional Encodings 的修改...
3.3 IMPROVED LORA FOR LONG CONTEXT LoRA(Hu 等人,2022 年)是将 LLM 适应于其他数据集的一种高效而流行的方式。与full fine-tuning相比,它可以节省大量可训练参数和内存成本。然而,将 LLM 从短上下文长度调整为长上下文长度并非易事。我们根据经验观察到,LoRA 与full fine-tuning之间存在明显差距。如表 3 所示,...
为实现垂直领域更好的效果,以下三种方式将共存:第一,在不改变数据分布的情况下,利用更多通用数据进行通用大模型预训练,不特别引入行业数据;第二,利用行业专属数据微调(Fine-Tuning)通用大模型;第三,利用行业数据占比更高的数据集,进行
LongLoRA具有很强的普适性,其可以保持LLM的原始架构,并且与大多数现有技术兼容,例如FlashAttention-2等,此外,为了让LongLoRA的模型具有对话能力,作者团队专门收集了一个LongAlpaca数据集(包含9k长上下文问答对和3k短问答对),用于监督微调。 论文名称: LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language ...
2023), which is trained from a mix of long text data and the original Llama2 (Touvron et al., 2023b) pre-training corpus, stands as a testament to this approach. Nevertheless, due to the limited accessibility of these training corpora and the prohibitive cost of long-context finetuning, ...
We present LongLoRA, an efficient fine-tuning approach that extends the context sizes of pre-trained large language models (LLMs), with limited computation cost. Typically, training LLMs with long context sizes is computationally expensive, requiring extensive training hours and GPU resources. For ...
训练过程中更长的上下文大小可以显著提高模型性能。 即使在扩展的上下文中,模型也表现良好,尽管在较小的上下文大小中略有下降。 在基于检索的任务中,配备longlora的模型优于竞争对手,特别是在使用开源数据时。 论文地址:LONGLORA: EFFICIENT FINE-TUNING OF LONG - CONTEXT LARGE LANGUAGE MODELS...
背景: 全参数微调(Full Fine-Tuning)需要大量的计算资源,这对于资源受限的研究者来说是不切实际的。 解法: 改进的低秩适应(LoRA+)。 特征: LoRA+通过在微调过程中只更新一小部分参数,减少了参数的数量并降低了训练成本。 特别是,它通过对嵌入层和归一化层的参数进行训练,提高了对长上下文的适应性。
在基于检索的任务中,配备longlora的模型优于竞争对手,特别是在使用开源数据时。 论文地址:LONGLORA: EFFICIENT FINE-TUNING OF LONG - CONTEXT LARGE LANGUAGE MODELS https://arxiv.org/pdf/2309.12307v1.pdf 代码,已经可以下载测试了: https://github.com/dvlab-research/LongLoRA...
论文题目:LongLoRA: Efficient Fine-Tuning of Long-Context Large Language Models 作者:ILCR author 摘要:本文提出了一种高效的微调方法,可以扩展预训练的大型语言模型(LLMs)的上下文长度,而不需要太多的计算成本。 LLM在训练时通常使用预先定义好的上下文长度,例如Llama是2048,Llama2是4096。类似summarizing long docu...