llama3自主构建中文训练集(dataset),中文写作模型数据集,fine-tuning,llama3微调训练 7856 43 5:52 App 基于AI-Writer 的小说自动撰写模型 5717 -- 0:49 App Qwen-2.5中文写作LoRA,指令微调,绅士小说续写,提供guff文件 6838 -- 8:41 App AI写小说,当作家有手就行,1分钟输出5000字,轻松赚稿费! 1.1万 2...
https://github.com/Lightning-AI/lit-llama/blob/main/howto/finetune_lora.md 使用适配器进行微调:https://github.com/Lightning-AI/lit-llama/blob/main/howto/finetune_adapter.md(可选,用于比较研究) 下一节将比较 7B LLaMA 基础模型与使用 LoRA 和 LLaMA Adapter 微调的 7B LLaMA 基础模型。(请注意,...
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...
选择LLaMA和LLaMA 2系列模型,在Alpaca和Flanv2数据集上构建参数高效的微调,使用MMLU和CommonsenseQA基准进行评估微调后量化模型的效果。 准确率 以下两张表格分别展示了在Alpaca和Flanv2数据集上微调的MMLU基准的5-shot精度结果。综合结果表明,在各种规模的LLaMA模型中,IR-QLoRA优于所有比较量化方法。 与基线方法QLoRA相...
原文：https://magazine.sebastianraschka.com/p/practical-tips-for-finetuning-llms）作者 | Sebastian Raschka OneFlow编译 翻译｜杨婷、宛子琳 LoRA（低秩自适应）是目前用于高效训练定制语言大模型（LLM）的最广泛和最有效的技术之一。对于那些对开源LLM感兴趣的人来说，这是一项值得熟悉的关键技术。上个月，我...
例如，一个 7B LLaMA 模型在 FLAN v2 上训练，批量大小为 1，LoRA 权重相当于原始模型权重的 0.2%...
正如 Sebastian Raschka 在上一篇博文《Understanding Parameter-Efficient Finetuning of Large Language Models: From Prefix Tuning to LLaMA-Adapters》中所讨论的,微调能够使模型适应目标域和目标任务。尽管如此,大模型在计算上的成本可能非常昂贵 —— 模型越大,更新其网络层的成本就越高。
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 ...
LLM（大型语言模型）微调(Fine-tuning)是指在特定任务上调整或优化预训练的大型语言模型的过程。通过微调...
为什么只节省了这么一点内存呢?这是因为使用 LoRA 时,LoRA 已经大大降低了模型的参数量。例如,如果 r=8,在 7B 的 Llama 2 模型的所有 6,738,415,616 个参数,只有 4,194,304 个可训练的 LoRA 参数。 只看数字,4,194,304 个参数可能还是很多,但是其实这么多参数仅占用 4,194,304 × 2 × 16 位 =...