通常,LoRA 的性能甚至比微调所有层更好,如下面 LoRA 论文的注释表所示。 值得注意的是,LoRA 与其他微调方法正交,这意味着它也可以与 Adapters 或 prefix tuning 相结合。 LoRA & LLaMA 现在,让我们使用 LoRA 来微调 Meta 提出的 LLaMA 模型。 除了用于训练和运行 LLaMA 本身的代码(使用原始的 Meta-LLaMA 权重)...
模型微调 LLaMA-30B LLaMA-65B 将LoRA 权重合并回基础模型 模型推理 结语 前几天,Meta 发布了 LIMA 大模型,在LLaMA-65B的基础上,无需使用 RLHF,只用了 1000 个精心准备的样本数据进行微调,就达到了和 GPT-4 相媲美的程度。这激发了我探索 LLaMA 65B 大模型的兴趣。 之前的一系列大模型相关文章都是在LLaMA ...
LoraConfig(peft_type=<PeftType.LORA: 'LORA'>, auto_mapping=None, base_model_name_or_path='/root/autodl-tmp/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct', revision=None, task_type=<TaskType.CAUSAL_LM: 'CAUSAL_LM'>, inference_mode=False, r=8, target_modules={'up_proj', 'k_proj', 'o_...
上图所示的数据点说明这个任务并不需要较高级别的逻辑或推理能力，它的本质是将模型从一种表征映射到另一种表征。这是一个小型模型通过全参数微调能够学得很好的任务。现在的问题是，LoRA是否能够同样出色地学习这一任务。（在ViGGO数据集上不同模型大小和微调方法的预测准确率。上图结果显示，我们的LoRA微调模型表现...
使用LoRA微调Llama3模型的步骤包括: 加载预训练模型:使用Transformers库加载Llama3的预训练模型。 配置LoRA适配器:指定LoRA适配器的参数,如秩(rank)等。 准备训练数据:与SFT类似,需要准备标注好的训练数据。 编写训练脚本:在训练脚本中集成LoRA适配器,并指定训练参数。 开始训练:运行训练脚本,开始微调过程。 模型评估与...
LoRA是一种轻量级的模型微调技术,它通过在原始模型参数上添加一个低秩矩阵来实现微调。这种方式相比直接修改原始模型参数更为高效且资源消耗少。 使用LoRA对Llama3进行微调的步骤如下: 准备LoRA权重:根据任务需求,准备LoRA权重,即要优化的低秩矩阵。 加载预训练模型:同样使用PyTorch等框架加载Llama3的预训练模型。 将LoRA...
简介:随着ChatGPT等大型语言模型的出现,模型微调变得日益重要。LoRA技术通过引入低秩自适应(Low-Rank Adaption),显著减少了LLaMA类模型在下游任务中的可训练参数数量,从而实现了模型的快速和高效适配。本文将详细介绍LoRA的工作原理,并通过实例展示其在实际应用中的优势。
在微调LLaMA 2等大型语言模型时,LoRA和全参数微调方法各有优劣。开发者应根据实际应用场景、计算资源、训练时间以及任务或数据集的特性进行综合考虑,选择最适合的微调策略。同时,为了获得更好的性能,开发者还可以尝试结合两种方法的优点,如先进行LoRA微调以减少计算资源消耗,再进行全参数微调以优化模型性能。 最后,随着...
Windows下中文微调Llama3,单卡8G显存只需5分钟,可接入GPT4All、Ollama实现CPU推理聊天,附一键训练脚本。 5716 0 09:34 App Recurrent-LLM:交互式式创建小说、剧本、论文、公文等,采用基于段落语言的RNN的方式,突破了大模型本身受制于上下文窗口无法生成长内容的限制 8058 44 05:52 App 基于AI-Writer 的小说自...
快速实验选择 Transformers 即可,超大规模的选择 NVIDIA/Megatron-LM,普通规模就选择使用较为简单的 hiyouga/LLaMA-Factory。 本文则使用 LLaMAFactory 演示如何进行 LoRA 微调。 2.安装 LLaMAFactory 首先要准备一个 GPU 环境,简单起见,直接使用镜像pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-runtime启动容器进行测试。