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...
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...
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...
LoRa微调实践主要包括以下步骤: 1.确定微调目标:根据实际需求和场景,明确微调的目标,例如提高信号覆盖范围、降低功耗、优化设备性能等。 2.数据收集:收集原始数据,包括设备性能测试数据、网络覆盖数据、用户体验数据等。这些数据可以通过实地测试、监测网络覆盖情况、收集用户反馈等方式获得。 3.特征工程:对收集到的数据...
完全本地部署LLAMA3.2打造私有的聊天机器人!博士精讲llama3微调-量化-部署到应用,绝对的通俗易懂!RAG、LORA微调、meta共计15条视频,包括:微调LLAMA 3.2 _ 使用OLLAMA本地运行微调模型 _ 超简单教程、完全本地运行LLAMA3.2 _ 使用OLlama LMStudio 构建自己的AI应用 _ 数
# 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]...
低秩矩阵微调(lora)是一种数据分析技术,它通过改变一个数据矩阵的部分数据,即最小秩数据,来降低数据矩阵的秩。Lora被用来处理一些实际问题,比如大型作物和肯定的翅膀的定位、土壤分类和船舶轨迹的定位等问题。它的基本思想是,当矩阵的维数比能够被表示的有效数据过高时,矩阵的秩就会过高。LoRa的主要优点是,它可以减少...
首先,为了进行LoRa模型的微调,我们需要一个具有大规模节点和网络拓扑结构的模拟环境。可以选择使用模拟器或仿真工具来构建这样的环境。在这个例子中,我们将使用MATLAB和Simulink来模拟LoRa网络。 假设我们的应用场景是一个城市环境中的空气质量监测系统,我们需要在这个系统中微调LoRa模型以提供高可靠性和长距离的传感器数据...
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...