一、LoRA的原理 1. 大模型微调的困境 2. LoRA之前的方法 2.1 Adapter层会引入推理时延 2.2 prefix-tuning难以优化 3. 问题的正式表述 4. LoRA 5. LoRA应用于Transformer 二、代码:实现BLOOM-LoRA 1. 训练代码 1.1 导入依赖包 1.2 设置参数 1.3 加载数据 1.4 tokenize 1.5 collate_fn 1.6 加载模型 1.7 ...
本视频主要介绍怎么使用LoRA方法来对大型预训练语言模型(LLM)进行适配器微调。 LoRA方法使用了INT8量化的LLM模型,并且冻结了预训练语言模型的权重。适配器微调仅更新了一小部分可训练适配器参数,而不是所有模型权重,相比于传统的微调方法,它更加经济、时间更短。这种
if lora_dropout > 0.0: lora_dropout_layer = nn.Dropout(p=lora_dropout) else: lora_dropout_layer = nn.Identity() self.lora_dropout.update(nn.ModuleDict({adapter_name: lora_dropout_layer})) # Actual trainable parameters if r > 0: self.lora_A.update(nn.ModuleDict({adapter_name: nn.Lin...
LoRA是一种基于自监督学习的微调方法,旨在通过引入长期依赖关系来提高模型的泛化能力。它通过在预训练模型中引入可学习的参数,使得模型能够更好地适应特定任务的长期依赖关系。具体来说,LoRA通过在模型中添加一个可学习的线性层,将原始输入与一个可学习的嵌入向量相结合,从而学习到任务的长期依赖关系。这个嵌入向量可以...
只要两行代码+11个小时微调,就能把大模型4k的窗口长度提高到32k。 规模上,最长可以扩展到10万token,一口气就能读完一本小说。 贾佳亚韩松联合团队提出的这个基于LoRA的全新大模型微调方法,登上了GitHub热榜。 这种方式叫做LongLoRA,由来自香港中文大学和MIT的全华人团队联合出品。
论文名称: LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language Models 文章链接: https://arxiv.org/abs/2309.12307 代码仓库: https://github.com/dvlab-research/LongLoRA 一、引言 训练或微调一个LLM所需的计算资源对于普通的研究人员来说通常难以承受,因此研究更轻量的模型微调方案已经成为学术界...
香港中文大学和 MIT 联合提出全新大模型微调方法 LongLoRA。只要两行代码 + 11 个小时微调,就能把大模型 4k 的窗口长度提高到 32k。规模上,最长可以扩展到 10 万 token。 论文地址:链接 Github地址:链接 一句话点评:学术上 上下文扩展至100k是巨大的进步,但是在工业上落地还行不通;就比如代码生成,依赖整个工程库...
算法十分钟|Lora原理详细讲解(附代码)-大语言模型/LLMs/微调,于2023年12月22日上线,由算法十分钟上传。西瓜视频为您提供高清视频,画面清晰、播放流畅,看丰富、高质量视频就上西瓜视频。
在IT领域,大模型微调是一项关键的技术,用于优化预训练模型以适应特定任务或领域。这个压缩包“基于bert4torch的大模型微调代码,含chatglm+pv2, lora, plora等多种方式.zip”包含了一系列用 bert4torch 框架实现的微调方法,这些方法在自然语言处理(NLP)任务中非常有用