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...
● 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:...
基于网页内容对 LoRA 模型进行优化,提高读者的理解能力。 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...
# Show GPU device informationshow_gpu_memory()# Load the tokenizer and model from the fine-tuned...
amazing fine details and brush strokes,smooth,hd semirealistic anime cg concept art digital painting...
[2] Dettmers, Tim, et al. "Qlora: Efficient finetuning of quantized llms." Advances in Neural Information Processing Systems 36 (2024). [3] Ding, Ning, et al. "Delta tuning: A comprehensive study of parameter efficient methods for pre-trained language models." arXiv preprint arXiv:2203...
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
在每个领域内,作者探讨了两种不同的训练方案:「指令微调」(Instruction Finetuning, IFT)和***(Continued Pretraining, CPT);并采用「目标领域性能」和「源领域遗忘性能」来进行评估。其中: 「指令微调」是一种常见的微调方法,特别适用于LoRA。这种方法涉及使用QA问答数据集,这些数据集包含数千万到数亿个token。在...
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...
QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs O网页链接ChatPaper综述:该论文介绍了一种名为QLoRA的有效的微调方法,可以在单个48GB GPU上减少内存使用量,而保留完整的16位微调任务性能。QLoRA通过将梯度反向传播到一个冻结的4位量化预训练语言模型中,从而将梯度通过低秩适配器(LoRA)反向传播。作者使用QLoRA微调...