最后,我们测试一下fine-tuning后的效果,可以发现这次全部是正确的。 model.to('cpu') print("Trained model predictions:") print("---") for text in text_list: inputs = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt").to("cpu") logits = model(inputs).logits predictions = torch.max...
目前该技术已经广泛应用于大模型的微调,如Alpaca,stable diffusion+LoRA,而且能和其它参数高效微调方法有效结合,例如 State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 2. Adapterpaper:Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP (arxiv.org/pdf/1902.0075) MAD-X: An Adapter-Based Framework for ...
Q8:LoRA与完全微调和RLHF相比如何? 我并没有进行任何RLHF实验,但我考虑过进行全微调(full finetuning)。全微调至少需要2个GPU,每个GPU的完成时间为3.5小时,内存占用为36.66GB。然而,由于过拟合或次优超参数,基准结果并不理想。 Q9:是否可以合并LoRA权重? 是的,可以合并多组LoRA权重。在训练过程中,我们将LoRA权重...
1、MEASURING THE INTRINSIC DIMENSION OF OBJECTIVE LANDSCAPES，发表在ICLR2018，为了方便接下来该论文称为【论文1】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...
在生成式AI和大语言大模型(如GPT、LLaMA)的广泛应用中,微调(Fine-tuning)作为模型适应特定任务的关键步骤,其重要性不言而喻。以下将详细介绍三种流行的微调方式:Prompt-tuning、Prefix-tuning和LoRA,深入理解每种方法的原理、特点及应用场景。 方式一:Prompt-tuning ...
There are two primary approaches to fine-tuning foundation models: traditional fine-tuning and parameter-efficient fine-tuning. Traditional fine-tuning involves updating all the parameters of the pre-trained model for a specific downstream task. On the other hand, parameter...
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...
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
However, the new version does not have the fine-tuning feature yet and is not backward compatible as it uses a new way to define how models are loaded, and also a new format of prompt templates (fromLangChain). For more info, see:#28. ...
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:数据集的路径 第二个参数:模型的路径 ...