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...
在fintuning_demo目录下的config ds_zereo_2/ds_zereo_3.json:deepspeed配置文件。 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:...
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,...
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 ...
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 ...
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 ...
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,...
Here, it’s worth noting that LoRA is orthogonal to the other finetuning methods, meaning it can also be combined with prefix tuning and adapters, for example. LoRA & LLaMA Now, let’s work with an implementation of LoRA for finetuning Meta’s popular LLaMA model. Since this is already...