在fintuning_demo目录下的config ds_zereo_2/ds_zereo_3.json:deepspeed配置文件。 lora.yaml/ptuning.yaml/sft.yaml: 模型不同方式的配置文件,包括模型参数、优化器参数、训练参数等。 这里选择LoRA,配置文件中的参数描述如下: 训练模式 这里主要使用finetune_hf.py该文件进行微调操作。其中的参数 第一个参数:...
we find that the most critical LoRA hyper- parameter is how many LoRA adapters are used in total and that LoRA on all linear transformer block layers are required to match full finetuning perfor- mance. Other LoRA
确保大模型 LoRA 微调效果的2点注意事项 #LoRA #微调 #Finetuning #权重矩阵 #参数 #大模型你将学到: 1、低秩矩阵应该如何初始化 2、秩与微调矩阵在不同配置下效果对比 @玄姐谈AGI - 玄姐谈AGI于20240315发布在抖音,已经收获了13.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
2)Block BF16格式,比标准BF16格式更高效、面积更小;Rain AI的block brain浮点方案确保与FP32相比没有精度损失。这块在FPGA上有块浮点概念3)(设计中)支持片上精调(Fine-tuning、LoRA),方便片上进行实时训练。--部署实用4)开发RISC-V与D-IMC间专有互连,这个是专有硬件通道?后面再确认下...
参数高效微调的内存需求Memory Requirement of Parameter-Efficient Finetuning One important point of discussion is the memory requirement of LoRA during training both in terms of the number and size of adapters used. Since the memory footprint of LoRA is so minimal, we can use more adapters to imp...