Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;sh ./scripts/install.sh;sh ./scripts/...
此外,我只对(1)仅启用查询和权重矩阵的 LoRA,(2)启用所有层的 LoRA,这两种设置进行了探索,在更多层的组合中使用 LoRA 会产生何种效果,值得深入研究。如果能知道在投影层使用 LoRA 对训练结果是否有益,那么我们就可以更好地优化模型,并...
LoRa 微调是指在 LoRa 通信系统中,通过对信号进行微调,使其在特定的条件下能够以更低的功耗、更远的距离进行通信。LoRa 微调的原理主要包括两个方面:一是通过改变信号的波特率来实现通信距离和功耗的平衡;二是通过调整信号的频偏来实现多径衰落环境下的信号优化。 【LoRa 微调的作用和优势】 LoRa 微调的作用主要体现...
其次,从行为上看,与完全微调相比,具有侵入维度的 LoRA 微调模型会忘记更多的预训练分布,并且表现出较差的稳健连续学习能力:具有侵入维度的 LoRA 微调模型在适应任务分布之外不如完全微调模型,尽管分布准确度相当。 最后,即使在目标任务上低秩 LoRA 表现良好,但更高秩的参数化可能仍然是可取的。 低秩LoRA(r ≤ 8)适...
LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种参数高效的微调技术,它通过对大型语言模型进行低秩更新来适应特定任务,同时保持计算效率。下面我将逐步介绍如何实现LoRA微调,包括原理理解、准备工作、代码实现以及模型评估。 1. 理解LoRA微调的基本原理和概念 LoRA通过引入两个低秩矩阵A和B来更新预训练模型的权重矩阵W,公式为ΔW = ...
LoRa通过扩频技术、频移键控(FSK)等技术,实现低功耗、长距离的通信。在LoRa系统中,主要包括三个部分:发射器、接收器和解码器。 二、LoRa微调原理 LoRa微调主要是针对发射器的频率、幅度等参数进行优化,以提高通信性能。微调原理主要基于射频信号的传播特性,通过调整发射器的频率、幅度、发射角度等参数,使信号在空间...
在大语言模型微调的过程中,LoRA 冻结了预先训练好的模型权重,并将可训练的秩的分解矩阵注入到 Transformer 体系结构的每一层。例如,对于预训练的权重矩阵W0,可以让其更新受到用低秩分解表示后者的约束: 其中: 而且,秩r≪min(d,k), 此时,修正后的正向传播计算公式就变成: ...
LoRa是一种基于低秩适应的微调技术,主要用于处理大模型微调的问题。它通过在LLM的权重矩阵上应用分解低秩矩阵,将模型的参数量大幅减少,从而降低计算复杂度和内存需求。 使用LoRa进行微调的方法包括: 1.冻结预训练模型的权重:在微调过程中,预训练模型的权重保持不变。 2.在每个Transformer块中注入可训练层:通过在每个Tr...
随着大模型应用发展的深入,参数高效微调(PEFT)凭借定制化、精准性等优势,成为大模型优化的热门方式,其中,LoRA引入低秩矩阵,实现了不输全面微调的下游适应性能,但是,增长的训练需求也带来了存储和传输成本,为了显著提升LoRA计算效率,NeurIPS'2...
# Phi-3-mini-4k-Instruct Lora 微调本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对 Phi-3-mini-4k-Instruct 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法,深入了解其原理可参见博客:[知乎|深入浅出 Lora](https://zhuanlan.zhihu.com/p/650197598)。这个教程会在同目录下给大家提供一个 [nodebook]...