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...
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...
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...
LoRA和QLoRA作为两种微调语言大模型,已经在数百次实验中证明了其卓越的性能。本文将为您深入解析这两种模型,以及在实验中的表现和经验。一、LoRA微调语言大模型LoRA是一种轻量级的微调方法,通过对预训练的语言模型进行微调,使其适应特定任务。这种方法在保持模型泛化能力的同时,提高了模型对特定任务的适应性。数百次...
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...
QLORA 可以使用 4 位基础模型和低秩适配器 (LoRA) 复制 16 位完全微调性能。QLORA将微调65B参数模型的平均内存需求从>780GB的GPU内存降低到<48GB,与完全微调的16位基准相比,既不降低运行时间也不降低预测性能,这意味着可以在单个GPU上微调迄今为止最大的公开可用模型。 __EOF__ 作者:清风紫雪出处:https://www...
LoRA（低秩适应）和 QLoRA（量化 LoRA）是提高大型语言模型微调效率的技术，它们通过减少内存和计算成本，...
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...