Fine-tuning (微调),是指在新数据集上调整预训练模型的权重,从而提高模型在特定领域,或特定任务上的性能。下图演示了这一过程: LoRA是近年来对大模型最重要的贡献之一,它通过只修改模型一小部分的参数,重新定义了对大模型微调的方法。 LoRA 提出后,出现了许多 LoRA 的变体,每种变体都针对特定的挑战进行了改进与...
本文介绍使用PEFT( 参数高效微调, Parameter Efficient Fine-Tuning)的LoRA方法,来通过调整模型的一小部分参数来实现模型的fine-tuning。 使用的微调方法为 LoRA(低秩适应, Low Rank Adaptation)在微调过程中通过低秩分解来模拟参数的改变量,保持模型大部分参数的低秩结构,提高效率。大概做法: 做pretrain模型旁边增加一个...
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。 核心原理:PLM(预训练模型...
dockerbuild-tsoulteary/llama:alpaca-lora-65b-finetune.-fdocker/Dockerfile.lora-65b-finetune 接着,我们执行下面的命令,就能够进入启用多卡微调训练的环境容器啦: 代码语言:shell AI代码解释 dockerrun--gpusall--ipc=host--ulimitmemlock=-1--ulimitstack=67108864\--rm-it\-v/home/soulteary/project/llama-...
from peft import ( get_peft_config, get_peft_model, get_peft_model_state_dict, set_peft_model_state_dict, LoraConfig, PeftType, PrefixTuningConfig, PromptEncoderConfig,)peft_config = LoraConfig(task_type="SEQ_CLS", inference_mode=False, r=8,...
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。
2、INTRINSIC DIMENSIONALITY EXPLAINS THE EFFECTIVENESS OF LANGUAGEMODEL FINE-TUNING，发表在ACL2021，为了方便接下来该论文称为【论文2】二、本征维度是什么？本征维度的概念在【论文1】中提出。训练一个神经网络往往包含如下几步：1、对于一个给定的数据集，先设计网络的结构和选择对应的loss2、对网络中的参数进行...
lora.yaml/ptuning.yaml/sft.yaml: 模型不同方式的配置文件,包括模型参数、优化器参数、训练参数等。 这里选择LoRA,配置文件中的参数描述如下: 训练模式 这里主要使用finetune_hf.py该文件进行微调操作。其中的参数 第一个参数:数据集的路径 第二个参数:模型的路径 ...
简介:随着大语言模型(LLM)的崛起,微调(Fine-tuning)成为提高模型性能的关键步骤。Lora是一个基于大语言模型的微调工具,它提供了一种高效且灵活的方式来优化模型以适应特定任务。本文将介绍Lora的工作原理、优势,以及如何在实践中应用这一工具来提高模型性能。
也就是说,通过将LoRA的秩r设置为预先训练的权重矩阵的秩,大致恢复了完全微调(fully finetuning)的表现力。增加r可以提高LoRA对完整微调更新的近似值,但在实践中,r的值非常小就足够了,这样能够在对性能影响最小的情况下显著降低计算和内存成本。例如,仅使用总参数的0.01%的LoRA来微调GPT-3,并且仍然可以实现与完全...