大模型全量微调(Fine-tuning)**通过在预训练的大型模型基础上调整所有层和参数,使其适应特定任务。这一过程使用较小的学习率和特定任务的数据进行,可以充分利用预训练模型的通用特征,但可能需要更多的计算资源。 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning )参数高效微调是指微调少量或额外的模型参数,固定大部分预训练模型(...
fine-tuning（微调）是指通过新的数据集，调整训练后模型的某些权重，以获得更好性能。传统的微调方法通...
SD一眼拒绝AI,真人质感生成Lora模型你得有! AI教程绘画 2326 0 【2025首发秋叶SD5.0教程】B站最详细的Stable Diffusion教程!零基础入门教程,结合案例实战,AIGC人工智能 AI绘画(附SD最新安装包) 是真的想教你AiGC 6832 31 【2024版SD教程】这可能是B站唯一能将Stable Diffusion全讲明白的教程,存下吧,比啃书...
「第09期」OpenAI年度直播Day9,上线o1 API、实时语音API、偏好微调 产品君 5266 2 【Midjourney中文版】无限出图免费使用!拿走不谢~ai绘画新手福音!Midjourney安装,Midjourney教程,Midjourney免费 Midjourney下载 2663 95 【SD模型推荐】2024全网最火stable diffusion模型合集,新手必备大模型与Lora模型大放送,一键安...
LoRA:和全参数微调效果差距不大,稳定性和扩展性更好; 1、LoRA原理 LoRA 低秩适应微调,该方法的核心思想就是通过低秩分解来模拟参数的改变量,从而以极小的参数量来实现大模型的间接训练。 它的做法是: 2、LoRA 的变种 (1)QLoRA 与LoRA 相比:LLM 模型采用 4bit 加载,进一步降低训练需要显存。
低秩自适应(LoRA):LoRA是一种微调大型语言模型的技术。它使用低秩近似方法来降低将具有数十亿个参数的模型(例如 GPT-3)适应特定任务或领域的计算和财务成本。 量化LoRA(QLoRA):QLoRA 是一种有效的大型语言模型 (LLM) 微调方法,可显着减少内存使用量,同时保持完整 16 位微调的性能。它通过将梯度通过冻结的 4 位...
LoRA是什么你了解吗?优化Stable Diffusion的微调 #小工蚁 #AIGC - 小工蚁于20230221发布在抖音,已经收获了20.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
一. 什么是模型微调 1. 预训练模型 (1) 预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型。 (2) 现在我们常用的预训练模型就是他人用常用模型,比如VGG16/19,Resnet等模型,并用大型数据集来做训练集,比如Imagenet, COCO等训练好的模型参数; ( 3 ) 正常情况下,我们常用的VGG16/19等网络已经是他人调试好的优秀网...
通俗易懂理解全量微调和LoRA微调。有什么区别?#大模型 #人工智能 #gpt4 #技术分享 #agi - 文哲聊AI于20240620发布在抖音,已经收获了15.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
我们的Firefly项目，是一个支持微调Llama2、Llama、Baichuan、InternLM、Ziya、Bloom等开源大模型的平台。通过使用这种量化Lora技术，我们实现了显著的性能提升。例如，在对Llama-13b模型进行微调时，当适配器rank设置为64时，参与训练的参数量可达2.5亿，仅需16GB左右的显存即可处理百亿级模型。我们对这一...