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...
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。
为了解决这些问题,LoRA和QLoRA等微调技术应运而生。 LoRA:轻量级微调的新选择 LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种新型的微调技术,它的核心思想是在保持原始模型参数不变的同时,引入一小部分可训练参数。通过这种方法,LoRA可以在不增加模型复杂度的情况下,实现对模型性能的快速提升。在数百次实验中,我们发现LoRA在降低...
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: 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与QLoRA的区别 https://zhuanlan.zhihu.com/p/688993851 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 小丑_jk 粉丝- 8 关注- 0 +加关注 0 0 升级成为会员 « 上一篇: LayerNorm层归一化和bn的区别 » 下一篇: 多头注意力机制的python实现 posted @ 2024-07-08 15:39 小丑_jk 阅读(42) 评论(0) ...
LokLok: 最近看到这篇QLoRA[1]很火啊,看完了来记录一下。 主要内容 QLoRA本身讲的是模型本身用4bit加载,训练时把数值反量化到bf16后进行训练,利用LoRA[2]可以锁定原模型参数不参与训练,只训练少量LoRA参数的特性使得训练所需的显存大大减少。例如33B的LLaMA模型经过这种方式可以在24 GB的…阅读全文 赞...