设置参数进行微调 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python../src/train_sft.py\--do_train\--datasetself\--dataset_dir../data\--finetuning_typelora\--output_dirpath_to_sft_checkpoint\--overwrite_cache\--per_device_train_batch_size4\--gradient_accumulation_steps4\--lr_scheduler_typecosine\--logging_step...
其中, lora_alpha α 表示放缩系数。表示参数更新量的 W 会与 α/r 相乘后再与原本的模型参数相加。 接下来介绍 peft 库对 LoRA 的实现, 也就是上述代码中 get_peft_model 函数的功能。该函数包裹了基础模型 并得到一个 PeftModel 类的模型。如果是使用LoRA 微调方法,则会得到一个 LoraModel 类的模型。
下面是常用的LoRa微调参数: 2.1 频率(Frequency) 频率是指无线信号在空中传输时每秒钟震荡的次数。LoRa可使用不同频段,在选择频率时需要考虑法规限制和环境条件。一般而言,较低频段能够提供更好的穿透力,但传输速率较慢。 2.2 扩频因子(Spreading Factor) 扩频因子决定了数据包在空中传输时所占用的带宽和时间。较高...
LoRa参数概述 LoRa通信系统有多个参数可供微调,这些参数包括:扩频因子(Spreading Factor,SF)、带宽(Bandwidth)、编码率(Coding Rate)、发送功率(Transmit Power)等。微调这些参数可以优化LoRa通信的覆盖范围、数据传输速率、电池寿命等性能指标。 扩频因子(SF) 扩频因子是指LoRa通信中用于扩展信号带宽的系数。较高的扩频...
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解...
Stable Diffusion 是一个文本到图像的潜在扩散模型，而 LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一种参数高效的微调技术，用于减少大型模型的训练成本。要使用 LoRA 来训练 Stable Diffusion，你需要遵循以下步骤：准备数据：收集与你的训练目标相关的文本描述和对应的图像。确保数据集的质量和多样性，以便模型能够学习到丰富的...
与全参数微调相比,LoRA微调的性能到底如何? 大模型技术的发展和迭代2024年已经可以按天来计算了,几乎每天都有新的大模型和技术登场,从基座模型Mamba2,Jamaba,到Dora,LoftQ,GaLore等最新的微调技术;KTO,IPO,SimPO等微调技术;再到GPTQ,SmoothQuant,AWQ,GGUF等量化技术。大模型全链路的技术的迭代日新月异。
UniPELT（第11.3节）将LoRa加入混合物中。Compacter和KronAB res对适配器进行重新参数化，以减少其参数...
注意，尽管LoRA这种参数高效微调（PEFT）方法冻结了主干参数，但这些不更新的主干参数还是要参与前向计算，...