使用QLoRA节省内存 在我们开始调整LoRA超参数之前,我想探索QLoRA(Dettmers等人提出的流行的量化LoRA技术)在模型性能和内存节省之间的权衡。 我们可以通过在Lit-GPT中使用–quantize标志(这里使用4位正常浮点类型)来启用QLoRA,如下所示: 此外,我还尝试了4位浮点精度作为对照。以下是对训练时间和最大内存使用量的影响: ...
QLoRA是模型量化 (Quantilization) 与LoRA的结合,通过量化降低模型参数的精度 (4 bit) 来降低显存消耗。 QLoRA并不是将大模型量化成4 bit然后优化这些4 bit的参数,也不是加一个4 bit的LoRA。QLoRA的逻辑是,在加载时将大模型量化成4 bit,但在某一部分的计算时,将该部分的4 bit的参数反量化 (dequant) 成1...
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...
使用QLoRA节省内存 在我们开始调整LoRA超参数之前,我想探索QLoRA(Dettmers等人提出的流行的量化LoRA技术)在模型性能和内存节省之间的权衡。 我们可以通过在Lit-GPT中使用–quantize标志(这里使用4位正常浮点类型)来启用QLoRA,如下所示: 此外,我还尝试了4位浮点精度作为对照。以下是对训练时...
QLoRA是一种基于量化技术的微调方法。与LoRA不同的是,QLoRA通过对模型参数进行量化,降低了模型大小和计算复杂度。在保持性能的同时,QLoRA具有更低的存储和计算成本,使其在资源有限的场景中更具优势。实验结果表明,QLoRA在大多数NLP任务中性能与未量化模型相当,同时显著降低了存储和计算成本。三、实际应用建议对于...
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: 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...
QLoRA是LoRA的量化版本,主要通过几种手段来实现高效:由于 QLoRA 在实现中对 LLM 的所有全连接层均插入了 LoRA Adapter,其往往可以达到接近16位精度全参数微调的性能,且得益于 NF4 数据类型和双量化策略,大大降低了训练过程中的显存占用。 >> NF4数据类型更符合(基于信息论)正态分布权重的设计:4bit NormalFloat...
QLoRA通过4位量化技术，将LLM的内存需求显著降低，同时借助低秩适配器（LoRA）进行微调，保持了模型的精度和速度。其创新之处在于，即使在单个48GB GPU上，也能处理650亿参数的模型，并实现16位微调任务的性能。例如，Guanaco模型家族在Vicuna基准上表现优异，只需24小时的微调就接近了ChatGPT的99.3%水平...