● 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:模型是过参数化的,它们有更小的内在维度,模型主要依赖于这个低的内在维度(low...
微调技术反向传播梯度下降推理延迟 Adapter 不用求原W梯度,得求全层的X梯度 下降少量新增网络的W 会增加 P-Tuning 不用求原W梯度,得求全层的X梯度 下降Embedding层的W 增加较少 LST 只需要求一个小网络的W和X梯度 下降一个新增轻量级网络的W 会增加 LoRA 既要求W梯度,还得求全层的X梯度,且计算量增多 下...
Prefix-tuning方法简单易行,且能够在不改变模型结构的情况下实现微调。 P-tuning和Prompt-tuning是两种基于提示的微调方法。P-tuning方法通过向模型输入提示信息来指导模型进行预测,而Prompt-tuning方法则通过在输入数据中嵌入提示信息来调整模型的行为。这两种方法都利用了模型对提示信息的敏感性,通过修改提示信息来改变模...
笔记修改自博主@AI探索与发现 参考视频:https://www.youtube.com/watch?v=LPmI-Ok5fUcllama3微调训练finetune中文写作模型,Lora小说训练,利用AI写小说llama3-novel中文网络小说写作模型 https://pan.quark.cn/s/dcd9799885c4llama3-novel中文绅士小说写作模型 https://pan.
针对LLM的主流微调方式有P-Tuning、Freeze、LoRa等等。由于LoRa的并行低秩矩阵几乎没有推理延迟被广泛应用...
LoRA可以认为是对Finetune微调的一种低秩近似,通过增加Rank,LoRA可以达到类似Finetune的微调效果。因此之前多数研究都把LoRA和Finetune在微调准确性上的差异归结为二者的优化参数量不同。 不过这篇研究特别留意了Finetune、LoRA以及他们所提出DoRA在训练过程中的权重更新幅度和方向。发现LoRA在训练过程每步更新时,权重的大...
针对LLM的主流微调方式有P-Tuning、Freeze、LoRa等等。由于LoRa的并行低秩矩阵几乎没有推理延迟被广泛应用于transformers模型微调,另一个原因是ROI过低,对LLM的FineTune所需要的计算资源不是普通开发者或中小型企业愿意承担的。而LoRa将训练参数减少到原模型的千万分之一的级别使得在普通计算资源下也可以实现FineTune。
lora微调需要GPU么 微调等于整容吗 微调(Fine-tune)原理 在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时,一般采取在预训练好的模型上进行微调的方法。什么是微调?这里已VGG16为例进行讲解,下面贴出VGGNet结构示意图。 上面圈出来的是VGG16示意图,也可以用如下两个图表示。
接下来以中文情感分析(二分类)去了解下参数有效微调。 使用的方法来自这些论文: LoRA: LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS Prefix Tuning: Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation, P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and...
Models via Simple Parameter-Efficient Fine-Tuning》中的DiffFit，仅对diffusionmodels中的bias做微调即可...