LoRA和QLoRA是两种常用的高效微调技术,LoRA会冻结预训练模型的大部分参数,仅微调少量可训练参数。而QLoRA则在LoRA的基础上进行了量化,进一步降低了GPU需求。 正常情况下全参16位微调65B的模型共需要780GB GPU,而QLoRA能在一张48G GPU的上跑起来。 LoRA(Low-Rank Adaptation) LoRA训练时仅微调少量可训练参数(称为...
QLORA包含一种低精度存储数据类型 (通常为4-bit) 和一种计算数据类型(通常为BFloatt6)。在实践中,QLORA权重张量使用时,需要将将张量去量化为BFIloat16,然后在16位计算精度下进行矩阵乘法运算。模型本身用4bit加载,训练时把数值反量化到bf16后进行训练。 Double Quantization: 对第一次量化后的那些常量再进行...
QLoRA 是 LoRA 的扩展。它是一种与 LoRA 类似的技术,但具有额外的优势:所需内存更少。 “QLoRA” 中的“Q”代表“量化”。在这种情况下,量化模型意味着将非常复杂、精确的参数(大量小数和大量内存)压缩成更小、更简洁的参数(较少的小数和较少的内存)。 它的目标是使用单个图形处理单元(GPU)的存储和内存对...
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%。 默...
本文介绍了LoRA和QLoRA两种高效大语言模型微调技术,详细阐述了它们的基本原理、优势、应用场景及实际操作建议,帮助读者理解并应用这些前沿技术。
大模型微调技术LoRA与QLoRA 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(low intrinsic dimension),由此引出低秩...
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：...
对比LoRA、QLoRA、AdaLoRA、LoRA+ QLoRA、AdaLoRA 和 LoRA+ 都是 LoRA(Low-Rank Adaptation)技术的变种,它们通过不同的优化方式进一步提升了 LoRA 微调的效率、性能和灵活性。它们在实现目标、适用场景以及技术细节上有所不同。下面是它们的对...
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。以下是对训练时间和最大内存使用量的影响: 默认LoRA(使用bfloat-16): 训练时间:6685.75秒 内存使用:21.33 GB 通过–-quantize “bnb.nf4”启用的...
深入浅出,讲明白大模型微调中LoRA和QLoRA 14:39 超越RAG,Lamini提出大模型微调新方式:记忆微调,幻觉减少10倍 14:06 开源项目AutoRAG,结合Llama3如何使用 09:21 开源项目AutoRAG,三效合一提升对话质量 08:46 开源项目Auto RAG,接入GPT-4o 09:59 老KG专家,如何用知识图谱做增强RAG(视频一) 16:49 ...