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...
github链接:GitHub - artidoro/qlora: QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs github.com/TimDettmers/ QLORA引入了许多创新来节省内存,同时不牺牲性能,包括: 4位NormalFloat(NF4)- 一种新的数据类型,对于正态分布的权重来说在信息论上是最优的。 双重量化 - 通过量化量化常数来减少平均内存占用。
简介:随着大语言模型(LLM)的崛起,微调(Fine-tuning)成为提高模型性能的关键步骤。Lora是一个基于大语言模型的微调工具,它提供了一种高效且灵活的方式来优化模型以适应特定任务。本文将介绍Lora的工作原理、优势,以及如何在实践中应用这一工具来提高模型性能。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动...
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...
最近几个月，开源语言大模型（LLM）之间展开了与OpenAI专有模型的竞争。提升开源LLM性能的一种常用策略是全参数微调，这种方法对模型的所有参数进行了优化。在之前的博客文章中（https://www.anyscale.com/blog/fine-tuning-llama-2-a-comprehensive-case-study-for-tailoring-models-to-unique-applications），我们分析...
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 ...
为了解决这个问题,作者提出了LoftQ(LoRA-Fine-Tuning-aware Quantization)框架。LoftQ的目标是通过一种新颖的量化方法,同时对LLM进行量化,并为LoRA微调找到一个合适的低秩初始化,以减少量化模型与全精度模型之间的差异,并提高模型在下游任务上的泛化能力。这种方法旨在在保持模型大小和计算效率的同时,提高量化模型的性能...
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调
针对LLM的主流微调方式有P-Tuning、Freeze、LoRa等等。由于LoRa的并行低秩矩阵几乎没有推理延迟被广泛应用于transformers模型微调,另一个原因是ROI过低,对LLM的FineTune所需要的计算资源不是普通开发者或中小型企业愿意承担的。而LoRa将训练参数减少到原模型的千万分之一的级别使得在普通计算资源下也可以实现FineTune。