2023iclr-AdaLoRA:Adaptive Budget Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning 0.基础信息 paper: arxiv.org/abs/2303.1051 code: github.com/QingruZhang/ importance: #star4 keywords: #LoRA #finetune TLDR: 对大模型做finetune,在LoRA的基础上改进。 问题:lora方法的不足。 - 训练的参数量在不同的层...
● 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:...
Paper tables with annotated results for $\textit{Trans-LoRA}$: towards data-free Transferable Parameter Efficient Finetuning
Large Language Models (LLMs), such as LLaMA and T5, have shown exceptional performance across various tasks through fine-tuning. Although low-rank adaption (LoRA) has emerged to cheaply fine-tune these LLMs on downstream tasks, their deployment is still hindered by the vast model scale and ...
paper https://arxiv.org/abs/2106.09685 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...
How good is LoRA in practice, and how does it compare to full finetuning and other parameter-efficient approaches? According to the LoRA paper, the modeling performance of models using LoRA performs slightly better than models using Adapters, prompt tuning, or prefix tuning across several task-sp...
LLM(顾名思义)的规模非常大。用于微调的数据集(fine-tuning datasets)通常比模型的预训练数据集小得多。当数据集比较小的时候,LoRA 只需更新较少的权重,这即是 LoRA 的优势所在。 二、LoRA 的工作原理 如果你熟悉矩阵乘法,那么应该知道 AxM 矩阵和 MxB 矩阵相乘得到的结果是一个 AxB 矩阵。
简介:硕士毕业于上海高校,专业控制科学与工程,汽车爱好者,关注汽车行业二十余年。先后就职于爱奇艺、平安科技、阿里云等一线互联网、金融公司;长期从事NLP、数据领域开发工作,主导用户画像、风投族谱、数字政府等应用项目。 郑重声明:以上内容是作者基于公开信息所做的判断,仅代表个人或嘉宾观点,与本网站、任何公司与任何...
了解大语言模型的参数高效微调(Parameter-Effcient Fine-Tuning) 优化模型数据算法性能 大语言模型在众多应用领域实现了突破性的进步,显著提升了各种任务的完成度。然而,其庞大的规模也带来了高昂的计算成本。这些模型往往包含数十亿甚至上千亿参数,需要巨大的计算资源来运行。特别是,当需要为特定的下游任务定制模型时,尤...
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。