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...
总的来说,基于大模型的内在低秩特性,增加旁路矩阵来模拟full finetuning,LoRA是一个能达成lightweight finetuning的简单有效的方案。目前该技术已经广泛应用于大模型的微调,如Alpaca,stable diffusion+LoRA,而且能和其它参数高效微调方法有效结合,例如 State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 2.Adapter...
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,...
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...
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,极大的降低了下游任务的训练参数。
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...
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 ...
Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之code shield(二)防止 LLM 生成不安全代码 Llama 3 模型家族构建安全可信赖企业级AI应用之code shield(三)Code Shield代码示例 Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning(SFT)微调预训练Llama 3 语言模型(一) LLaMA-Factory简介 Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tu...
lora_r: Optional[int] = field(default=16) lora_alpha: Optional[int] = field(default=32) target_modules: Optional[str] = field( default='q_proj,v_proj,k_proj,o_proj,gate_proj,down_proj,up_proj', metadata={ "help": "List of module names or regex expression of the module ...
P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) ...