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,在冻结原模型 LLaMA 参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,...
还是切换到 lit-llama 所在位置,使用以下指令进行转换 转换完毕之后,在 lit-llama/checkpoints/lit-llama/7B 位置,会得到大小为26G左右的 lit-llama.pth 文件,在上一级目录(lit-llama/checkpoints/lit-llama)还有一个tokenizer.model文件 6. 初步测试 在命令行,使用如下命令运行: ...
Alpaca-Lora,一个基于LLaMA(7B)的微调方法,能够在短短的二十分钟内完成微调过程,同时实现与斯坦福羊驼相当的效果。这一技术的出现,无疑为大型语言模型的快速适应和应用开辟了新的道路。 Alpaca-Lora的核心思想是利用轻量级的微调技术——LoRA(Low-Rank Adaptation)。LoRA通过在原始模型的基础上添加低秩矩阵,实现对模型...
在实际应用中,LoRA微调已经被广泛应用于各种NLP任务中。例如,在聊天机器人领域,开发者可以利用LoRA技术对Llama2-7B模型进行微调,使其更好地适应特定领域或场景的对话需求。此外,LoRA微调还可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等多种NLP任务中。 六、总结 LoRA技术为大型预训练语言模型的微调提供了一种高效且实用的方...
本节中,作者将比较 LLaMA 7B 基础模型与使用 LoRA 和 LLaMA Adapter 微调的基础模型的计算性能。 微调数据集是 Alpaca 52k 指令数据集,其结构如下: 数据集是按照 Self-Instruct 论文中描述的方法生成的,由 49759 个训练样本和 2000 个验证样本组成。Self-Instruct 的流程可总结为 4 个步骤: ...
LongLoRA在一台8×A100机器上采用LLaMA2 7B上下文从4k扩展到100k,或采用LLaMA2 70B上下文从4k扩展到32k。LongLoRA在保留模型原始架构的同时扩展了模型的上下文,并且与大多数现有的技术兼容比如FlashAttention-2并且longlora取得了和flashattention-2接近的可比的效果。此外LongQA数据集增强了监督微调的实用性,为了使Long...
参考Mindformers官网提供的llama2使用文档,使用LoRA微调llama2_7b模型时,运行失败。 运行命令: bash scripts/msrun_launcher.sh "run_mindformer.py \ --config configs/llama2/lora_llama2_7b.yaml \ --train_dataset_dir /{path}/alpaca-fastchat4096.mindrecord \ --load_checkpoint /{path}/llama2_7b....
（在SQL数据集上，根据模型大小和微调方法预测准确率，LoRA微调模型的表现几乎可与全参数微调模型相当。需要注意的是，LoRA微调的13B模型的表现略优于全参数微调的7B模型。）3 LoRA与全参数微调：值得考虑的因素 尽管LoRA的设计初衷是作为全参数微调的替代方案，但在训练过程中，还是有一些值得注意的细微差别。任务类型...
LoRA 旨在显著减少可训参数量，同时保持强大的下游任务性能。本文的主要目标是通过对 Hugging Face 的三个预训练模型进行 LoRA 微调，使之适用于序列分类任务。这三个预训练模型分别是: meta-llama/Llama-2-7b-hf、mistralai/Mistral-7B-v0.1 及 roberta-large。使用的硬件节点数: 1每个节点的 GPU 数: 1GPU ...
为了解决这个问题,Alpaca-LoRA模型应运而生,它基于LLaMA(7B)模型,通过低秩适应(LoRA)技术,实现了模型的轻量级微调,取得了令人瞩目的效果。 Alpaca-LoRA的核心思想在于,它不需要对整个LLaMA(7B)模型进行大量的参数训练,而只需要调整模型中的一小部分参数。这种微调方式不仅降低了计算资源的需求,还大大提高了训练速度。