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...
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...
在fintuning_demo目录下的config ds_zereo_2/ds_zereo_3.json:deepspeed配置文件。 lora.yaml/ptuning.yaml/sft.yaml: 模型不同方式的配置文件,包括模型参数、优化器参数、训练参数等。 这里选择LoRA,配置文件中的参数描述如下: 训练模式 这里主要使用finetune_hf.py该文件进行微调操作。其中的参数 第一个参数:...
本文将重点介绍五种不同的微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并对它们进行总结。 LoRA (Learned Representations for Finetuning) LoRA是一种新型的微调方法,旨在解决预训练模型微调过程中存在的两大问题:模型调整过程中对初始模型过度依赖以及微调过程中存在的过拟合问题。LoRA通过在预训练...
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 ...
[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...
论文链接:https://medium.com/@tom_21755/llm-optimization-layer-wise-optimal-rank-adaptation-lora-1444dfbc8e6a 原文链接:https://magazine.sebastianraschka.com/p/practical-tips-for-finetuning-llms?continueFlag=0c2e38ff6893fba31f1492d815bf928b
原文：https://magazine.sebastianraschka.com/p/practical-tips-for-finetuning-llms）作者 | Sebastian Raschka OneFlow编译 翻译｜杨婷、宛子琳 LoRA（低秩自适应）是目前用于高效训练定制语言大模型（LLM）的最广泛和最有效的技术之一。对于那些对开源LLM感兴趣的人来说，这是一项值得熟悉的关键技术。上个月，我...
[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...
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...