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...
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...
LoRA原理 先看直接fine-tune的方法：对于一个矩阵参数乘法，y=W0x, 直接更新W0的参数。再看LoRA的fine...
文章主要介绍了在大型语言模型（LLMs）中进行微调（Fine-Tuning）的各种技术和方法，包括监督微调、非监督...
我将这种方法称为“即时细调”(Just-in-time Fine-tuning),因为 LoRA 的训练速度非常快(在我的试验中,每个训练周期不到一秒)。 总结 本文展示了用批处理加速多个 LoRA 微调模型并行推断的可行性。我实现的 Punica 项目展现出了关于批处理大小几乎线性的吞吐量扩展,并且增加批处理大小并不显著增加延迟。
我将这种方法称为“即时细调”(Just-in-time Fine-tuning),因为 LoRA 的训练速度非常快(在我的试验中,每个训练周期不到一秒)。 总结 本文展示了用批处理加速多个 LoRA 微调模型并行推断的可行性。我实现的 Punica 项目展现出了关于批处理大小几乎线性的吞吐量扩展,并且增加批处理大小并不显著增加延迟。
P-tuning v2 微调方法仅精调 0.1% 参数量(固定 LM 参数),在各个参数规模语言模型上,均取得和 Fine-tuning 相比肩的性能,解决了 P-tuning v1 在参数量不够多的模型中微调效果很差的问题。如下图所示(横坐标表示模型参数量,纵坐标表示微调效果):
SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型,即源模型。然后创建一个新的神经网络模型,即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识,且这些知识同样适用于目标数据集。源模型的输出层与源数据集的标签紧密相关,...
Soft Prompt Tuning在模型增大时可以达到接近fine-tuning的效果。 离散的Prompt Tuning(Prompt Design)基本不能达到fine-tuning的效果; Promot Tuning方法的参数成本是eded,其中dede是提示长度,dd是token嵌入维度。 提示越短,必须调整的新参数就越少,那么调参的目标是就是找到表现仍然良好的最小prefix prompt长度。 2.3...
[hugging face ChatGLM3仓库](https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/finetune_chatmodel_demo/preprocess_utils.py):其中的`InputOutputDataset`类。 此外,还可以参考这个仓库对ChatGLM的数据处理[LLaMA-Factory](https://github.com/KMnO4-zx/LLaMA-Factory/blob/main/src/llmtuner/data/template.py)...