● 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...
在实际应用中,内存使用量的减少程度取决于模型的大小。 https://keras.io/examples/nlp/parameter_efficient_finetuning_... 虽然LoRA 具有更高的训练吞吐量,而且没有额外的推理延迟,但其性能与微调(fine-tuning)相当,甚至更好。 5.1 Introduction 自然语言处理中的许多应用依赖于将一个大参数量的通用模型适应于多个...
LoRA的推广形式允许训练预训练参数的子集,即在适应下游任务过程中权重矩阵的累积梯度更新不必具有全秩。这意味着Full Fine-tuning实际上是LORA的一种全秩的特殊情况。换句话说,当增加可训练参数的数量时,训练LoRA会大致收敛于训练原始模型,而Adapter的方法会收敛于MLP,Prefix-tuning的方法会收敛于不能处理长输入序列的...
LoRA has been shown to match or even exceed the performance of traditional fine-tuning methods, despite operating with fewer trainable parameters (see the results from the originalLoRA paper). It also offers the benefit of increased training throughput. Unlike theadaptermethods, LoRA doesn’t introd...
论文简述:在《LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-context Large Language Models》这篇论文中,作者提出了一种名为LongLoRA的高效微调方法,该方法可以在有限的计算成本下扩展预训练大型语言模型(LLM)的上下文大小。通常,使用长上下文大小的LLM进行训练具有较高的计算成本,需要大量的训练时间和GPU资源。例如,在...
Fine-tuning method LoRAis an efficient fine-tuning method where instead of finetuning all the weights that constitute the weight matrix of the pre-trained LLM, it optimizes rank decomposition matrices of the dense layers to change during adaptation. These matrices constitute the LoRA ada...
This repo supports the paper "QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs", an effort to democratize access to LLM research. QLoRA uses bitsandbytes for quantization and is integrated with Hugging Face's PEFT and transformers libraries. QLoRA was developed by members of the University of Was...
LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language Models [Paper] Yukang Chen, Shengju Qian, Haotian Tang, Xin Lai, Zhijian Liu, Song Han, Jiaya Jia Highlights In LongLoRA approach, The proposed shifted short attention is easy to implement, compatible with Flash-Attention, and ...
我将这种方法称为“即时细调”(Just-in-time Fine-tuning),因为 LoRA 的训练速度非常快(在我的试验中,每个训练周期不到一秒)。 总结 本文展示了用批处理加速多个 LoRA 微调模型并行推断的可行性。我实现的 Punica 项目展现出了关于批处理大小几乎线性的吞吐量扩展,并且增加批处理大小并不显著增加延迟。