将LoRA 权重合并回基础模型 封装为Docker镜像并进行推理 结语 之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼(Stanford Alpaca 7B),Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调,即对预训练模型中的所有参数都进行微调(full fine-tuning)。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。 因此, Alpaca-Lora 则是利用 Lora 技术,在冻...
taishan1994/Chinese-LLaMA-Alpaca-LoRA-Tuning: 使用LoRA对Chinese-LLaMA-Alpaca进行微调。 (github.com)github.com/taishan1994/Chinese-LLaMA-Alpaca-LoRA-Tuning Part1 Chinese-LLaMA-Alpaca-LoRA-Tuning 使用LoRA对Chinese-LLaMA-Alpaca进行微调。整体的结构非常简单,构造好相应格式的数据后就可以开始训练。 Facebo...
在实际应用中,Alpaca-Lora可以用于各种自然语言处理任务,如智能客服、文本生成和摘要等。通过快速微调模型,我们可以使其更好地适应特定领域的数据和需求,从而提高任务完成的质量和效率。 总的来说,Alpaca-Lora为我们提供了一种全新的方式来快速微调大型语言模型。通过利用LoRA技术,我们可以在短时间内实现对模型的优化,实...
1. 调整超参数 在微调过程中,我们可以通过调整超参数来优化模型的性能。常见的超参数包括学习率、批大小、训练轮数等。具体的调整方法可以参考Alpaca-Lora的官方文档或相关教程。 2. 使用自定义数据集 除了使用斯坦福Alpaca数据清洗后的数据集外,我们还可以使用自己的数据集进行微调。在使用自定义数据集时,需要将其转...
Alpaca-LoRA 将微调类 ChatGPT 模型的算力需求降到了消费级,训练个自己的中文对话模型真就没那么难了。 2023 年,聊天机器人领域似乎只剩下两个阵营:「OpenAI 的 ChatGPT」和「其他」。 ChatGPT 功能强大,但 OpenAI 几乎不可能将其开源。「其他」阵营表现欠佳,但不少人都在做开源方面的努力,比如前段时间 Meta ...
本月早些时候,Eric J. Wang发布了Alpaca-LoRA项目,该项目包含了使用PEFT重现斯坦福Alpaca结果的代码,PEFT是一个库,允许您使用各种基于转换器的语言模型并使用LoRA对它们进行微调。这样做的好处在于,它允许您在中等硬件上以更小的输出(可能是可组合的)廉价而高效地对模型进行微调。
且Meta还尝试使用了论文「Scaling Instruction-Finetuned Language Models」中介绍的指令微调方法,由此产生的模型LLaMA-I,在MMLU(Massive Multitask Language Understanding,大型多任务语言理解)上要优于Google的指令微调模型Flan-PaLM-cont(62B) 1.2 代码级解读:LLaMA的模型架构——RMSNorm/SwiGLU/RoPE/Transformer ...
【用Alpaca-LoRA微调ChatGPT类模型】《How to use Alpaca-LoRA to fine-tune a model like ChatGPT》 http://t.cn/A6CdHOt5 #机器学习#
Yaya-Moss-Alpaca-LoRA 【丫丫】是以Moss作为基座模型,使用LoRA技术进行指令微调的尝试。由黄泓森,陈启源 @ 华中师范大学主要完成。同时它也是【骆驼】开源中文大语言模型的一个子项目,它由陈启源 @ 华中师范大学,李鲁鲁,冷子昂 @ 商汤科技 发起 。
python3 uniform_finetune.py --model_type chatglm --model_name_or_path THUDM/chatglm-6b \ --data alpaca-belle-cot --lora_target_modules query_key_value \ --lora_r 32 --lora_alpha 32 --lora_dropout 0.1 --per_gpu_train_batch_size 2 \ --learning_rate 2e-5 --epochs 1 ...