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...
基于网页内容对 LoRA 模型进行优化,提高读者的理解能力。 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...
基于网页内容对 LoRA 模型进行优化,提高读者的理解能力。 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...
diffusers:一个进行扩散模型训练、推理、Fine-Tuning的工具包。通过几行代码就可调用各种模块,比如Stable Diffusion,当然它还支持很多其他的扩散模型。当我们要批量处理或者魔改代码时,webUI改起来不太方便,这个时候就可以用一用这个库。并且diffusers可以自动帮你下载Hungingface社区的模型,缺点是civitai社区中分享的模型有...
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,...
训练对象与 Fine-tuning 相同,但语言模型的参数ϕ固定,仅 prefix 参数θ是可训练的参数。因此hi是可训练的Pθ的函数。 3.1.2 P-tuning v1 微调方法 P-tuning v1 微调方法是将 Prompt 加入到微调过程中,只对Prompt 部分的参数进行训练,而语言模型的参数固定不变。如下图所示: P-tuning v1 设计一...
https://github.com/liucongg/ChatGLM-Finetuning 同时,根据GLM2源码中的chat函数以及tokenizer中的build_prompt函数: https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/blob/8fd7fba285f7171d3ae7ea3b35c53b6340501ed1/modeling_chatglm.py#L1019-L1035
第二阶段:SFT(Supervised Fine-tuning)有监督微调,构造指令微调数据集,在预训练模型基础上做指令精调,以对齐指令意图 第三阶段:RM(Reward Model)奖励模型建模,构造人类偏好排序数据集,训练奖励模型,用来对齐人类偏好,主要是"HHH"原则,具体是"helpful, honest, harmless" ...
[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)...