这样设计 loss 的用意是,对任意一种训练样本,两组 LoRA 专家组内的 值是相等的,优化 即降低组内路由权重的方差,使得组内负载均衡;两组专家之间,设专家组 A 对当前类型的数据更擅长,则其 值大于另一组专家 B,训练起始阶段的 A 的激活权重就显著大于 B,A 对这种数据得到的训练机会更多,路由模块在训练过程中...
这样设计loss的用意是,对任意一种训练样本,两组LoRA专家组内的 I 值是相等的,优化 Llbc即降低组内路由权重的方差,使得组内负载均衡;两组专家之间,设专家组A对当前类型的数据更擅长,则其 I 值大于另一组专家B,训练起始阶段的A的激活权重就显著大于B,A对这种数据得到的训练机会更多,路由模块在训练过程中逐渐更...
这样设计 loss 的用意是,对任意一种训练样本,两组 LoRA 专家组内的值是相等的,优化即降低组内路由权重的方差,使得组内负载均衡;两组专家之间,设专家组 A 对当前类型的数据更擅长,则其值大于另一组专家 B,训练起始阶段的 A 的激活权重就显著大于 B,A 对这种数据得到的训练机会更多,路由模块在训练过程中逐渐...
模型激活通常涉及到在生成提示中添加特定的标签或标签组合。例如,激活一个LoRA模型时,可能需要在生成提示中包含<lora:模型名:权重>格式的标签。 简易训练指导 LoRA训练 训练LoRA模型的步骤如下: 准备LoRA模型:下载LoRA模型至本地计算机。 模型激活:在图像生成任务中,将模型放置在指定位置(如models/Lora)。 使用模型:...
这将使模型的权重以8位精度加载,减少内存占用,加速计算过程。这是 'bitsandbytes' 库提供的功能之一。 device_map='auto', # 自动设备映射。这个参数会让模型自动分配到可用的硬件设备上(如CPU或GPU),以优化性能。 ) ## 导入对应的分词器(Tokenizer) ## 分词器用于将原始文本转换为模型能够理解的格式(如单词...
LoRA 通过两个较小的低秩矩阵B 和 A 来模拟权重矩阵的更新，这种更新是低秩的，大大减少了需要训练的...
Lora 效果能好是建立在以下的假设上, 在预训练阶段,模型需要处理多种复杂的任务和数据,因此其权重矩阵通常是高秩的,具有较大的表达能力,以适应各种不同的任务。然而,当模型被微调到某个具体的下游任务时,发现其权重矩阵在这个特定任务上的表现实际上是低秩的。也就是说,尽管模型在预训练阶段是高维的,但在特定任...
虽然 LoRA 被设计为一种参数高效微调(PEFT)方法,但大型语言模型(LLM)微调的大部分内存占用来自激活梯度,而不是来自学习的 LoRA 参数。例如,一个 7B LLaMA 模型在 FLAN v2 上训练,批量大小为 1,LoRA 权重相当于原始模型权重的 0.2%,LoRA 输入梯度的内存占用为 567 MB,而 LoRA 参数仅占用 26 MB。使用梯度...
Lora的优点很明显,低参数,适合小样本场景;可以拔插式的使用,快速针对不同下游任务训练不同的lora权重;完全没有推理延时,这个在后面代码中会提到推理时,可以预先把lora权重merge到原始权重上。 但Lora微调虽好,个人在尝试中感受到的局限性就是adapter类的微调方案可能更适合下游单一任务类型/生成风格。至于是否适合作为...
优化某种形式的激活。即使在小型网络中使用 Adapter 也会导致推理延迟和额外的计算开销。LoRA通过将预训练权重分解为较小的矩阵来最小化延迟,仅对这些矩阵进行微调,从而降低内存使用。 3 Method 图1展示了作者架构的概览。作者将ConvLoRA和AdaBN整合到UDAS模型中,该模型包括一个带有附加早期分割头(ESH)的2D U-Net。