例如,在一个机器翻译任务中,如果lora_alpha设置得过大,模型可能会过度拟合训练数据中的翻译模式,导致在新的翻译句子上表现不佳;而如果设置得过小,模型的改进速度可能会很慢。 选择策略: 类似于lora_rank,lora_alpha也需要通过实验来选择合适的值。一般可以先将其设置为与lora_rank相同的值,然后根据模型的训练情况...
LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)作为大模型的微调框架十分实用,在LoRA出现以前本人都是通过手动修改参数、优化器或者层数来“炼丹”的,具有极大的盲目性,但是LoRA技术能够快速微调参数,如果LoRA微调后的效果不行,就可以转而修改优化器或模块了...
根据上述代码公式可知,lora_alpha值越大,LoRA权重的影响就越大。 在实验中,使用的lora_rank=8,lora_alpha=16,导致了2倍的扩展,在使用LoRA技术训练LLM时,将lora_alpha值设置为lora_rank值的两倍是一个常见的经验法则,是一个比较合适的选择,但是在特定的模型和数据集上,当lora_rank=256,lora_alpha=128(0.5倍的...
平衡 LoRA 超参数：R 和 Alpha 正如提出 LoRA 的论文中所述，LoRA 引入了一个额外的扩展系数。这个系数用于在前向传播过程中将 LoRA 权重应用于预训练之中。扩展涉及之前讨论过的秩参数 r，以及另一个超参数 α（alpha），其应用如下：正如上图中的公式所示，LoRA 权重的值越大，影响就越大。在之前的实验中，...
LoRA参数主要包括秩(lora_rank,影响性能和训练时间)、缩放系数(lora_alpha,确保训练稳定)和Dropout系数(lora_dropout,防止过拟合),它们共同影响模型微调的效果和效率。 1. 秩(Rank) 参数名称:lora_rank 描述:秩是LoRA中最重要的参数之一,它决定了低秩矩阵的维度。
6. 如果你正在使用LoRA，应将其应用于所有层（而不是仅仅应用于Key和Value矩阵），以最大化模型性能。7. 调整LoRA的秩（rank）并选择合适的alpha值至关重要。将alpha值设定为rank值的两倍是一个明智的选择。8. 我们可以在14GB RAM的单个GPU上，在几小时内有效微调70亿参数的模型。使用静态数据集优化一个LLM，...
在用LoRA为大模型减重时,将alpha设置为r的两倍是一种常见的经验法则。但我很好奇这条规则对于较大的r值是否仍然适用。换句话说,“alpha = 2×rank”似乎确实是一个最佳点。然而,在模型和数据集的这种特定组合中,其中 r=256 且 alpha=128(0.5 倍缩放)性能甚至更好。
W有1024 * 1024≈100万个参数;A和B各有r * 1024 = 4 * 1024≈4k参数,共8k也就是说只需要训练0.8%的参数就可以用LoRA更新我们的矩阵。在LoRA论文中,他们用alpha参数衡量delta矩阵: 如果你只是将α设置为r并微调学习率,可已得到与论文近似的结果。我们在下面的...
对于静态数据集,像多轮训练中多次迭代可能效果不佳。这通常会导致过拟和,使训练结果恶化。 如果要结合 LoRA,确保它在所有层上应用,而不仅仅是 Key 和 Value 矩阵中,这样才能最大限度地提升模型的性能。 调整LoRA rank 和选择合适的 α 值至关重要。提供一个小技巧,试试把 α 值设置成 rank 值的两倍。
6. 如果你正在使用LoRA,应将其应用于所有层(而不是仅仅应用于Key和Value矩阵),以最大化模型性能。 7. 调整LoRA的秩(rank)并选择合适的alpha值至关重要。将alpha值设定为rank值的两倍是一个明智的选择。 8. 我们可以在14GB RAM的单个GPU上,在几小时内有效微调70亿参数的模型。使用静态数据集优化一个LLM,让...