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...
Fine-tuning (微调),是指在新数据集上调整预训练模型的权重,从而提高模型在特定领域,或特定任务上的性能。下图演示了这一过程: LoRA 是近年来对大模型最重要的贡献之一,它通过只修改模型一小部分的参数,重新定义了对大模型微调的方法。 LoRA 提出后,出现了许多 LoRA 的变体,每种变体都针对特定的挑战进行了改进与...
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...
设置参数进行微调 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python../src/train_sft.py \--do_train \--dataset self \--dataset_dir../data \--finetuning_type lora \--output_dir path_to_sft_checkpoint \--overwrite_cache \--per_device_train_batch_size4\--gradient_accumulation_steps4\--lr_scheduler_type cosin...
2、INTRINSIC DIMENSIONALITY EXPLAINS THE EFFECTIVENESS OF LANGUAGEMODEL FINE-TUNING，发表在ACL2021，为了方便接下来该论文称为【论文2】二、本征维度是什么？本征维度的概念在【论文1】中提出。训练一个神经网络往往包含如下几步：1、对于一个给定的数据集，先设计网络的结构和选择对应的loss2、对网络中的参数进行...
由于我们的目标是对模型进行fine-tuning,所以我们得有一个fine-tuning的目标,由于原始模型对中文支持并不好,所以我们的目标就有了,用中文语料库让模型更好的支持中文,这个社区也给我准备好了,我们直接下载中文的语料库就好了,在本地执行 wget https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora/blob/main/data/trans...
会员中心 VIP福利社 VIP免费专区 VIP专属特权 客户端 登录 百度文库 其他 lora-based fine-tuning 含义Fine-Tuning:指的是全参数的微调方法,它在预训练模型的基础上进行进一步的训练,以适应特定的任务。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
这种思想有点类似于残差连接，同时使用这个旁路的更新来模拟full finetuning的过程。并且，full finetuning...
也就是说,通过将LoRA的秩r设置为预先训练的权重矩阵的秩,大致恢复了完全微调(fully finetuning)的表现力。增加r可以提高LoRA对完整微调更新的近似值,但在实践中,r的值非常小就足够了,这样能够在对性能影响最小的情况下显著降低计算和内存成本。例如,仅使用总参数的0.01%的LoRA来微调GPT-3,并且仍然可以实现与完全...
2、INTRINSIC DIMENSIONALITY EXPLAINS THE EFFECTIVENESS OF LANGUAGEMODEL FINE-TUNING,发表在ACL2021,为了方便接下来该论文称为【论文2】 二、本征维度是什么? 本征维度的概念在【论文1】中提出。 训练一个神经网络往往包含如下几步: 1、对于一个给定的数据集,先设计网络的结构和选择对应的loss2、对网络中的参数进...