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
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。