p tuning v2 soft prompt比较依靠模型参数量,在参数量超过10B的模型上,效果追上了fine-tune,但是p tuning v2因为每层插入了token,增大模型训练的改变量,更加适用于小一点的模型。 chatglm使用p tuning v2微调代码: 三、Lora Lora主要在模型中注入可训练模块,大模型在预训练完收敛之后模型包含许多进行矩阵乘法的稠密...
简单粗暴!1小时理解大模型预训练和微调!了解四大LLM微调方法,大模型所需NLP基础知识,基于人类反馈的强化学习、P-Tuning微调、Lora-QLora共计4条视频,包括:1-1节 大模型项目引入、1-2节 从预训练到微调、大模型学习路线等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
LoRA - 低阶适应(Low-Rank Adaptation) LoRA 是与适配器层类似的策略,但其目标是进一步减少可训练参数的数量。它需要更严格的数学方法。LoRA 的工作原理是修改神经网络中可更新参数的训练和更新方式。 我们用数学来解释一下,不感兴趣的可以跳到下一段。我们知道,预训练神经网络的权重矩阵是满秩的,这意味着...
基于清华开源的chatglm6b分别用lora和ptuning两种方式微调,没有使用量化的的情况下,lora需要29G显存,ptuning需要24G显存,最后用微调后的模型做推理需要13G显存(和原chatglm6b一样),供参考～ 参考这位大佬的帖子(感谢分享～):https://github.com/HarderThenHarder/transformers_tasks/tree/main/LLM/finetune 展开更多...
在这种情况下,作者在客户端和服务器端都部署了可信执行环境(TEE),并将经过微调的结构(LoRA或P-tuning v2的嵌入)放入TEE中。然后,通过轻量级加密,在TEE和一般环境中执行安全通信。为了进一步降低设备成本,提高模型性能和准确度,作者提出了一种分割微调方案。具体而言,作者通过层次切割LLM,并将后层放置在服务器端的...
3 Prefix-Tuning 4 P-Tuning 5 Prompt-Tuning . ✅ LoRA: LoRA是一种适用于大模型微调的低秩逼近方法。它通过在预训练模型的层间添加低秩矩阵来引入新参数,这些矩阵可以捕捉任务相关的信息而不会对原始模型参数造成显著影响。LoRA方法的优势在于其能够有效地减少微调过程中所需的额外计算资源和存储需求,同时保持模...
We unified the interfaces of instruction-tuning data (e.g., CoT data), multiple LLMs and parameter-efficient methods (e.g., lora, p-tuning) together for easy use. We welcome open-source enthusiasts to initiate any meaningful PR on this repo and integrate