LoRA方法和其他的Adapter方法对比如下,LoRA的参数量明显少了很多, 效果也不错。 2.3 LoRA代码实现 在https://github.com/huggingface/peft/blob/main/src/peft/tuners/lora.py#L542C18-L542C18中实现如下: class LoraLayer: def update_layer(self, adapter_name, r, lora_alpha, lora_dropout, init_lora_wei...
目前该技术已经广泛应用于大模型的微调,如Alpaca,stable diffusion+LoRA,而且能和其它参数高效微调方法有效结合,例如 State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 2. Adapterpaper:Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP (arxiv.org/pdf/1902.0075) MAD-X: An Adapter-Based Framework for ...
LoRA是一种轻量级的微调方法,通过在预训练模型中引入可学习的低秩矩阵来调整模型参数。这种方法可以在保持模型性能的同时降低计算成本。LoRA的主要思想是将原始模型的权重矩阵分解为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵的和。在训练过程中,LoRA会更新低秩矩阵的参数,而保持稀疏矩阵不变。这种分解方式可以在不损失模型性能的情况下...
LoRA通过引入额外的线性层来减少对初始模型的过度依赖和过拟合问题;Adapter具有较低的计算成本和较好的性能,适用于小数据集;Prefix-tuning只微调预训练模型的前缀,减少了计算成本和过拟合的风险;P-tuning通过引入参数化转换矩阵来调整预训练模型的权重,减少了过度依赖;Prompt-tuning利用prompting技术修改预训练模型的输入,...
总之,大模型微调是提高模型性能的重要手段。通过对LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning等主流微调方法的总结,我们可以更好地理解和应用这些技术,从而在实际应用中取得更好的效果。
低秩适应 (LoRA)（Hu et al. 2021）；LLaMA 适配器 ( Zhang et al. 2023 );LLaMA-Adapter v2（Gao 等人，2023 年）。3、准备模型和数据集 对于上面的基准测试，我们将使用Lit-Parrot开源库（参考：lit-parrot）它为训练和使用各种 LLM 提供了高效的实现。1）第一步：下载模型 python scripts/download.py -...
1.模型独立性:每个模型都可以独立地使用LoRA或Adapter进行微调。这意味着,如果你有多个不同的模型,你可以为每个模型分别训练一套LoRA或Adapter参数,以适应不同的任务或数据集。 2.推理效率:在推理阶段,使用LoRA或Adapter的模型通常会比全模型微调更高效。这是因为这两种技术都旨在最小化需要更新的参数数量,从而减少计...
lora_adapter 模型和原模型合并成一个模型 lora 部分合并到原模型参数上 importtorchfrompeftimportPeftModelfromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, LlamaTokenizerfromtransformers.generation.utilsimportGenerationConfigdefapply_lora(model_name_or_path, output_path, lora_path):print(f"Loading the...
- LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型，减少计算负担，同时保持模型原有性能。- Adapter Tuning在模型的每层或选定层之间插入小型神经网络模块，称为“适配器”，仅调整适配器的参数以适应新任务。- Prefix Tuning为模型添加可训练的、任务特定的前缀，为不同任务保存不同...
7994 86 2024-02-19 16:58:43 未经作者授权,禁止转载 273 161 635 29 保持良好平台绿色生态,你我有责～ 知识 野生技能协会 计算机 人物 SD 视频教程 科学技术 lora模型 经验分享 软件应用 角色 免费分享 AI绘画君发消息 知识型up,关注我一起学习,分享干货知识哦ww...