QLoRA计算 QLoRA 是由 Tim Dettmers 等人提出的量化 LoRA 的缩写。QLoRA 是一种在微调过程中进一步减少内存占用的技术。在反向传播过程中,QLoRA 将预训练的权重量化为 4-bit,并使用分页优化器来处理内存峰值。 使用LoRA时可以节省33%的GPU内存。然而,由于QLoRA中预训练模型权重的额外量化和去量化,训练时间增加了...
LoRA 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...
LoRA 是如何工作的? 使用HuggingFace 进行 LoRA 微调 QLoRA 微调 QLoRA 是如何工作的? 4 位普通浮点(4-Bit Normal Float) 双重反量化(Double Dequantization) 通过LoRA 调整减少错误(Error Reduction with LoRA Tuning) QLoRA 与 LoRA 有何不同?(How is QLoRA different from LoRA?) 使用HuggingFace 进行 QLo...
首先，我使用以下默认设置评估了LoRA微调（以下设置可在finetune/lora.py脚本中进行更改）：# Hyperparameterslearning_rate = 3e-4batch_size = 128micro_batch_size = 1max_iters = 50000 # train dataset sizeweight_decay = 0.01lora_r = 8lora_alpha = 16lora_dropout = 0.05lora_query = Truelora...
QLoRA不仅保持了LoRA在降低计算资源消耗方面的优势,还通过高精度权重的引入,进一步提高了模型的准确性。在实际应用中,QLoRA已经显示出了巨大的潜力。例如,它可以将650亿参数的LLaMA模型的微调成本从超过780GB的GPU内存降低到小于48GB,同时保持了很高的准确性。 LoRA与QLoRA技术的出现,为大规模模型的微调提供了新的...
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: 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（Low-Rank Adaptation的缩写）是一种新型的微调技术，其主要特点是在保持原始模型参数不变的同时，在模型中添加了一小部分可训练参数。LoRA将模型的权重矩阵分解为两个较小的权重矩阵，以此更高效地近似完全监督微调。QLoRA又是什么？QLoRA是一种量化LoRA的技术，设计目的是在保持模型性能的同时，减小模型的内存...
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...
LoRa为LLM的每一层添加了少量的可训练参数（适配器），并冻结了所有原始参数。这样对于微调，只需要更新适配器权重，这可以显著减少内存占用。而QLoRa更进一步，引入了4位量化、双量化和利用nVidia统一内存进行分页。简而言之，QLoRa工作原理如下:4位NormalFloat量化:这是一种改进量化的方法。它确保每个量化仓中有相同...