● 以前的方法(论文发表于2021年)都或多或少有其它性能问题,如adapter增加了模型层数,引入了额外的推理延迟;prefix-tuning比较难训练,效果不如直接finetune。基于上述背景,论文作者得益于前人的一些关于内在维度(intrinsic dimension)的发现:模型是过参数化的,它们有更小的内在维度,模型主要依赖于这个低的内在维度(low...
|-- finetune |-- lora.py #llama 使用lora进行微调的脚本 |-- lit_llama |-- lora.py #lora方法核心的Class定义文件 |-- model.py #llama 模型定义文件 2.1 MergedLinear源码解析 LoRA方法核心的Class--MergedLinear代码解析,为了节省篇幅我对代码做了些裁剪,这部分代码在lit_llama/lora.py, 完整源码可去...
笔记修改自博主@AI探索与发现 参考视频:https://www.youtube.com/watch?v=LPmI-Ok5fUcllama3微调训练finetune中文写作模型,Lora小说训练,利用AI写小说llama3-novel中文网络小说写作模型 https://pan.quark.cn/s/dcd9799885c4llama3-novel中文绅士小说写作模型 https://pan.
lora 是在 NLP 领域 LLM 大模型上提出的低秩权重矩阵 finetune 技术,此框架大大提升了大模型 finetune 的稳定性,目前其在 SD 上也有大规模的普及应用。相应原理如下:NLP 领域的一个重要范式是在通用域数据进行大规模预训练,然后在下游任务下 finetune。 前人研究表明,过参数化神经网络模型在训练后呈现低秩特性,...
这点和Finetune和DoRA很不一样。也就是说LoRA更新权重时,要么大幅度+大变向,要么小幅度+小变向,因此缺乏进行更细微、多样调整优化的能力,比如无法在微小的方向变化同时,执行权重的大幅度大小更新。 虽然这个对大家实际操作也没啥用,但可以帮忙加深理解下LoRA和finetune的区别,就记录性写一下。当然,这篇文章在Sora...
paper https://arxiv.org/abs/2106.09685 code https://github.com/microsoft/LoRA Abstract NLP范式是在通用数据上训练大规模模型,然后对下游任务进行适配 适配需要fine tuning模型所有参数,而且每个任务都需要微调,非常不灵活 提出低秩自适应LoRA,通过冻结预训练模型参数,只将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer架构中...
我们使用 AdvertiseGen 数据集来进行微调。从 Google Drive 或者Tsinghua Cloud 下载处理好的 AdvertiseGen 数据集,将解压后的 AdvertiseGen 目录放到本目录的 /data/ 下, 例如。 /media/zr/Data/Code/ChatGLM3/finetune_demo/data/AdvertiseGen 接着,运行本代码来切割数据集import...
针对LLM的主流微调方式有P-Tuning、Freeze、LoRa等等。由于LoRa的并行低秩矩阵几乎没有推理延迟被广泛应用于transformers模型微调,另一个原因是ROI过低,对LLM的FineTune所需要的计算资源不是普通开发者或中小型企业愿意承担的。而LoRa将训练参数减少到原模型的千万分之一的级别使得在普通计算资源下也可以实现FineTune。
fine-tune.py Catch none-valued rope scaling configs Nov 2, 2023 get_trainable_weights.py Add files via upload Sep 22, 2023 gptneox_attn_replace.py [add] support for full-attention gptneox Oct 30, 2023 inference-qlora.py Update inference-qlora.py ...
(NF4), a new data type that is information theoretically optimal for normally distributed weights (b) double quantization to reduce the average memory footprint by quantizing the quantization constants, and (c) paged optimziers to manage memory spikes. We use QLoRA to finetune more than 1,000...