一、Lora LoRA 微调技术的思想很简单,在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 增加一个旁路,一般是在 transformer 层,做一个降维再升维的操作,模型的输入输出维度不变,来模拟 intrinsic rank,如下图的 A …
目前LORA 已经被 HuggingFace 集成在了PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)代码库里,模型微调好之后需要额外加载 LORA 参数。 三LORA高效微调ChatGLM的步骤 1 项目和环境搭建 这里项目是来着github上提供好的LORA微调方法:基于清华的 ChatGLM-6B + LoRA 进行finetune git clone github.com/mymusise/Cha 直接用git...
请根据您的任务选择合适的评估指标,并根据评估结果调整LoRA的秩值和训练参数,以获得更好的性能。 通过以上步骤,我们可以从零开始使用LoRA对ChatGLM-6B进行参数高效微调。LoRA微调方法不仅降低了计算资源的消耗,还能显著提高模型在特定任务上的性能。通过不断优化LoRA结构和训练策略,我们可以期待在未来的工作中看到更多基于...
3. GLM模型包括GLM、GLM 130B和GLM 6B等不同规模的模型,需要不同算力来实现高效微调或全量微调。 4. Finetune过程中,介绍了Mixed Precision和ZeRO优化器等基础知识,以及P tuning和Lora等高效微调方法。 5. 借助Gradio,可以将模型前端部署,实现与用户的交互。 6. 使用Finetune方法,4bit量化的情况下可以用7GB,否...
在环境搭建完成后,我们就可以开始进行LoRA微调了。具体步骤如下: 加载预训练的ChatGLM-6B模型。 选择需要进行微调的层,并提取这些层的参数矩阵。 对选定的参数矩阵进行低秩分解,得到低秩矩阵和原始矩阵的和。 在训练过程中,只更新低秩矩阵的参数,而保持原始矩阵的参数不变。 使用适当的优化算法(如Adam)进行参数更新...
5.2 LORA微调 5.3 微调前后对比 6 总结 1.什么是ChatGLM3-6B ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: ...
AI大模型微调 3045 94 06:11 App 【Llama3.1】手把手教你使用gpt4all的方式在本机运行部署llama3.1(一),全程详解,保姆级教程 4905 133 23:19 App 如何将Qwen2.5-7B模型微调为某个行业的专家?超低成本手把手带你从零微调酒店推荐行业大模型,环境配置+模型微调+模型部署+效果展示详细教程!
因此,LoRA旨在在尽量不改变预训练模型参数的基础上,高效地进行特定任务的微调。 2. LoRA的核心思想。 低秩分解:LoRA假设预训练模型中权重矩阵的更新可以通过低秩矩阵来近似。对于一个权重矩阵W传统微调可能直接更新W所有元素。而LoRA引入两个低秩矩阵A和B使得W' = W + Δ W其中Δ W = BA这里A ∈ R^r × ...
参考:https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/finetune_demo/README.md 说明:dev.json用于验证数据集的文件,train.json用于训练数据集的文件; 基于LORA微调方法 硬件要求 硬件名称 配置 备注 内存 16GB GPU 15GB 多论对话模板 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [ { "conversations":...
[大模型]CharacterGLM-6B-Chat Lora微调 概述 本文简要介绍如何基于transformers、peft等框架,对CharacterGLM-6B-chat模型进行Lora微调。Lora原理可参考博客:知乎|深入浅出Lora本文代码未使用分布式框架,微调 ChatGLM3-6B-Chat 模型至少需要 21G 及以上的显存,且需要修改脚本文件中的模型路径和数据集路径。