Often, LoRA performs even better than finetuning all layers, as shown in the annotated table from the LoRA paper below. (ROUGE is a metric for evaluating language translation performance, I explained it in more detail here.) Here, it’s worth noting that LoRA is orthogonal to the other ...
metric = evaluate.load("accuracy.py") def compute_metrics(eval_preds): preds, labels = eval_preds labels = labels[:, 1:].reshape(-1) preds = preds[:, :-1].reshape(-1) return metric.compute(predictions=preds, references=labels) ...
本项目采用SFT(Supervised Fine-Tuning)形式进行模型的训练,大模型的SFT方式主要包括以下几种: 1、全量精调: 最常用的 SFT 技术,在指令数据集上重新训练预训练模型的所有参数,这种方法通常能提供最佳结果,但需要大量的计算资源; 2、LoRA: 低秩适配(Low-Rank Adaptation)是最常用参数高效微调(PEFT,Parameter-Efficient...
这里从两个方面验证finetune的效果:1)loss (or perplexity),2)human eval知识注入的效果 。 loss 这里对比一下finetune 的training loss曲线(training loss vs training steps): 说明: 在3组不同size的模型(1.5B, 7B, 14B)上进行了finetune实验,其他超参保持一致(lr,batch size, lora rank等)。可以发现,更...
5_chat_7b/internlm2_5_chat_7b_full_finetune_custom_dataset_e1.py Data format: [ { ...
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