● 当我们finetune大模型时,由于训练成本太高,不太可能重新训练所有模型参数● 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:...
1.2 P-Tuning 1.3 LST 1.4 LoRA 1.5 小结 2 LoRA代码解析 2.1 MergedLinear源码解析 2.2 对Llama 进行LoRA 微调 参考 0 前言 最近因为工作需要,在接触一些大模型微调训练相关的算子实现,因为以往接触inference相关比较多,而对于training相关的技术接触的相对较少,所以本文就以LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Lan...
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 ...
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。 GPT-3...
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,...
在生成式AI和大语言大模型(如GPT、LLaMA)的广泛应用中,微调(Fine-tuning)作为模型适应特定任务的关键步骤,其重要性不言而喻。以下将详细介绍三种流行的微调方式:Prompt-tuning、Prefix-tuning和LoRA,深入理解每种方法的原理、特点及应用场景。 方式一:Prompt-tuning ...
PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)是一种用于大型预训练模型微调的技术。它在近年来因应对大型模型的实际应用需求而被广泛研究和采用。PEFT技术通过在保持大部分预训练参数固定的前提下,只对模型的一小部分参数进行调整,以实现对特定任务的微调。这种方法的目的是提高微调的效率和可行性,尤其是在资源受限的情况下。
ChatGLM-finetune-LoRA yingjiang.webm This repository contains code for finetuningChatGLM-6businglow-rank adaptation (LoRA). We also providefinetuned weights. The minimum required GPU memory is24G,RTX3090is enough for training. 2022/4/12: Add tensorboard. Support finetune the entire model (Muc...
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 ...
Update 2/2/24: the code linked above has been updated to showcase fine-tuning and inference with the larger 70B version “Llama-2–70b-hf” — the same principles still apply. If you’re interested in the 7B version, it has been compressed into a smaller section at the end ...