LoRA 的一致性 LoRA 微调示意图 QLoRA微调-内存权衡 QLoRA的技术 来自数百次的微调经验 学习率调度器—Scheduler 优化器-Adam vs SGD 迭代训练 在更多层中使用 LoRA 平衡LoRA 超参数:R 和 Alpha 在单个 GPU 上训练 7B 参数模型 Q1: 数据集有多重要? Q2:LoRA 是否适用于域自适应? Q3: 如何确定最佳 r 值...
LoRA、QLoRA 赵永瑞 20 人赞同了该文章 Lora(Low-Rank Adaptation of Large Langage Models),大语言模型的低阶适应,是一种参数高效性微调方法 直观简单理解 大矩阵可以分解: Am×n=Bm×r×Cr×r×Dr×n 参数量减少 LoRA利用对应下游任务的数据,只通过训练新加部分参数来适配下游任务。当训练好新的参数后,将...
LoRA 允许我们在单个 GPU 上微调 7B 参数规模的大语言模型。在这个特定情况下,采用最佳设置过的QLoRA(r=256,alpha=512),使用AdamW 优化器处理17.86 GB(50k 训练样例)的数据在A100上大约需要3个小时(此处为 Alpaca 数据集)。 LoRA使用QA QA-1 数据集有多重要? 数据集至关重要。正如LIMA论文的标题所说:对于对...
LoRA在自然语言处理任务中有广泛应用,如文本生成、机器翻译、情感分析等。通过LoRA微调,可以在保持模型性能的同时,显著降低计算成本。 二、QLoRA技术进阶 1. 原理创新 QLoRA是LoRA技术的进一步扩展,它通过引入量化技术来进一步减少内存使用和计算资源消耗。QLoRA通过冻结的4位量化预训练语言模型来传播梯度到低秩适配器(L...
LoRA(低秩适应)是目前应用最广泛、参数效率最高的自定义大型语言模型(LLM)微调技术之一。本文不仅介绍了使用QLoRA节省内存的方法,还讨论了选择最佳LoRA设置的实用技巧,为有兴趣应用此技术的读者提供了实践洞见。 如何充分利用LoRA 过去几个月里,我进行了数百次甚至上千次涉及LoRA的实验。几周前,我花时间深入研...
随着大模型的飞速发展,在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新,从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、新的开源模型的理解等,几乎每天都有新的发展。 作为算法工程师,面对如此飞快的技术迭代,是否感觉到自己的学习步伐有点跟不上技术的发展?而且对这些新兴技术...
总体来说,LoRA和QLoRA都是有效的大模型微调技术,具有各自的优点和局限性。LoRA技术简单易用、效果显著,但是精度可能会受到一定影响。而QLoRA技术具有高压缩率和低精度计算优点,但是优化过程可能会非常复杂,且训练过程可能会更加复杂和耗时。因此,在选择合适的的技术时,需要根据具体的应用场景和需求进行权衡和选择。相关...
QLoRA:量化技术的进一步优化 技术原理 QLoRA是LoRA的进一步优化版本,它在LoRA的基础上引入了量化技术。通过量化预训练模型的权重到较低的精度(如4位),QLoRA进一步减少了微调过程中的内存占用,同时保持了接近全精度微调的性能。 实验对比 与LoRA相比,QLoRA在内存使用方面更具优势。实验表明,在使用相同硬件资源的情况下...
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 动机 大模型的参数量都在100B级别,由于算力的吃紧,在这个基础上进行所有参数的微调变得不可能。LoRA正是在这个背景下提出的解决方案。 原理 虽然模型的参数众多,但其实模型主要依赖低秩维度的内容(low intrinsic dimension),由此引出低秩自适应方法lora,通过低秩分解...
LoRA是用于训练自定义LLM的高效参数微调技术。本文作者Sebastian Raschka通过成百上千次实验，他为使用LoRA和QLoRA对LLM进行微调提供了实用见解，包括节省内存、选择最佳配置等。Sebastia是威斯康星大学麦迪逊分校的统计学助理教授，也是人工智能平台Lightning AI的LLM研究员。（本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：...