参考资料 https://readpaper.feishu.cn/docx/CrMGdSVPKow5d1x1XQMcJioRnQe【这篇blog把量化讲得很详细 推荐!】 LLM高效参数微调方法:从Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning V1/V2到LoRA、QLoRA(含对模型量化…
Lora(Low-Rank Adaptation of Large Langage Models),大语言模型的低阶适应,是一种参数高效性微调方法 直观简单理解大矩阵可以分解: A_{m\times n} = B_{m\times r} \times C_{r\times r} \times D_{r\times n…
使用QLoRA节省内存 在我们开始调整LoRA超参数之前,我想探索QLoRA(Dettmers等人提出的流行的量化LoRA技术)在模型性能和内存节省之间的权衡。 我们可以通过在Lit-GPT中使用–quantize标志(这里使用4位正常浮点类型)来启用QLoRA,如下所示: 此外,我还尝试了4位浮点精度作为对照。以下是对训练时...
在应用LoRA和QLoRA时,应选择合适的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和工具(如Hugging Face Transformers),以便高效地实现和部署模型。 2. 合理安排资源 尽管LoRA和QLoRA能够显著减少计算资源消耗,但合理的资源分配仍然至关重要。根据模型大小和任务需求,合理安排GPU和CPU资源,以确保微调过程的顺利进行。 3. 持续优化...
QLoRA 是由 Tim Dettmers 等人提出的量化 LoRA 的缩写。QLoRA 是一种在微调过程中进一步减少内存占用的技术。在反向传播过程中,QLoRA 将预训练的权重量化为 4-bit,并使用分页优化器来处理内存峰值。 使用LoRA时可以节省33%的GPU内存。然而,由于QLoRA中预训练模型权重的额外量化和去量化,训练时间增加了39%。
在深度学习领域,语言大模型已成为处理自然语言处理(NLP)任务的核心工具。然而,随着模型规模的扩大,微调这些大型模型变得愈发挑战重重。幸运的是,LoRA(Low-Rank Adaptation)和QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)技术的出现,为这一难题提供了高效解决方案。本文
通过QLoRA（通过Lit-GPT中的–quantize标志启用，这里使用4位普通浮点类型），我们可以节省内存，具体操作如下：此外，我还尝试了将4位浮点精度作为对照组。以下是对训练时间和最大内存使用的影响：默认LoRA（bfloat-16）：训练时间：6685.75秒内存占用：21.33 GB QLoRA via –-quantize “bnb.nf4”：训练时间：...
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 动机 大模型的参数量都在100B级别,由于算力的吃紧,在这个基础上进行所有参数的微调变得不可能。LoRA正是在这个背景下提出的解决方案。 原理 虽然模型的参数众多,但其实模型主要依赖低秩维度的内容(
但却显著减小了模型的内存占用。结论 总的来说，LoRA和QLoRA都是非常有用的工具，可以帮助我们在训练大规模语言模型时进行有效的参数微调。然而，正确地使用它们并不总是简单的，需要对超参数进行细致的调整。虽然这需要大量的实验工作，但最终的回报是值得的：一个性能更好，内存占用更低的模型。
随着大模型的飞速发展,在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新,从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、新的开源模型…