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...
在大模型时代,基于16位微调变得过于昂贵。LoRA和QLoRA是两种常用的高效微调技术,LoRA会冻结预训练模型的大部分参数,仅微调少量可训练参数。而QLoRA则在LoRA的基础上进行了量化,进一步降低了GPU需求。 正常情况下全参16位微调65B的模型共需要780GB GPU,而QLoRA能在一张48G GPU的上跑起来。 LoRA(Low-Rank Adaptation...
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...
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(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...
QLoRA技术通过4位NormalFloat量化、分块量化及双重量化,显著降低大模型微调内存消耗,提升效率。实验证明,其能在单GPU微调65B参数模型,性能媲美16位微调,推动AI应用普及。
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(
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...