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...
QLORA 有一种低精度存储数据类型(4 bit),还有一种计算数据类型(BFloat16)。实际上,这意味着无论何时使用 QLoRA 权重张量,我们都会将张量反量化为 BFloat16,然后执行 16 位矩阵乘法。 QLoRA 提出了两种技术实现高保真 4 bit 微调——4 bit NormalFloat(NF4) 量化和双量化。此外,还引入了分页优化器,以防止梯...
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...
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,QLoRA能够支持更大规模的模型微调。...
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：...
为了克服这一挑战,LoRA(Low-Rank Adaptation)和QLoRA(Quantized LoRA)等高效微调技术应运而生。本文将深入探讨这两种技术的原理、优势及其在实际应用中的表现。 一、LoRA技术详解 1. 原理概述 LoRA是一种通过低秩矩阵分解来减少微调参数量的技术。在大语言模型中,参数矩阵通常包含数十亿到数千亿个参数。LoRA通过将...
大模型微调技术LoRA与QLoRA 在人工智能领域,大规模模型的使用一直在推动着技术的进步。然而,这些模型的训练和微调成本高昂,尤其是对于缺乏足够计算资源和存储容量的终端用户来说。为了解决这个问题,有两种主要的解决方案:低精度(LoRA)和高精度(QLoRA)微调技术。 LoRA微调技术是一种使用低精度权重进行模型微调的方法。这...
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。