peft_config = LoraConfig(task_type=TaskType.SEQ_2_SEQ_LM, inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name_or_path)model = get_peft_model(model, peft_config)model.p...
正如上图中的公式所示，LoRA 权重的值越大，影响就越大。在之前的实验中，我采用的参数是 r=8，alpha=16，这导致了 2 倍的扩展。在用 LoRA 为大模型减重时，将 alpha 设置为 r 的两倍是一种常见的经验法则。但我很好奇这条规则对于较大的 r 值是否仍然适用。我还尝试了 r=32, r=64, r=128, and ...
weight+=(lora_B @ lora_A)*scaling 正如上图中的公式所示,LoRA 权重的值越大,影响就越大。 在之前的实验中,采用的参数是 r=8,alpha=16,这导致了2倍的扩展。在用LoRA为大模型减重时,将alpha设置为r的两倍是一种常见的经验法则。但我很好奇这条规则对于较大的r值是否仍然适用。换句话说,“alpha = 2×...
也就是说只需要训练0.8%的参数就可以用LoRA更新我们的矩阵。在LoRA论文中,他们用alpha参数衡量delta矩阵: 如果你只是将α设置为r并微调学习率,可已得到与论文近似的结果。我们在下面的实现中忽略这个细节,但它是许多其他LoRA库(例如hugs Face的PEFT)中的一个常见特性。 手写LoRA 我们在这里的实现将在PyTorch中完成,...
根据LoRa 文章,$\Delta W$按$\alpha$/r 缩放,其中$\alpha$是常数。当使用 Adam 进行优化时,如果适当缩放初始化,调整$\alpha$与调整学习率大致相同。 默认情况下,Alpha 参数的值为8。在实际训练过程中,可以根据训练数据的特点和模型的性能要求,适当调整 Alpha 参数的值,以获得更好的训练效果。©...
LoRa Alpha参数是指在LoRa通信中使用的一组参数,用于配置LoRa设备和网络。下面是一些常见的LoRa Alpha参数: 3.1 频率 LoRa通信使用不同的频段进行通信,常见的频段包括868MHz和915MHz。选择适当的频率取决于实际应用场景和地理位置。 3.2 扩频因子 LoRa使用扩频技术来提高通信的鲁棒性和抗干扰能力。扩频因子决定了信号的...
W有1024 * 1024≈100万个参数;A和B各有r * 1024 = 4 * 1024≈4k参数,共8k也就是说只需要训练0.8%的参数就可以用LoRA更新我们的矩阵。在LoRA论文中,他们用alpha参数衡量delta矩阵: 如果你只是将α设置为r并微调学习率,可已得到与论文近似的结果。我们在下面的...
7. 调整LoRA的秩（rank）并选择合适的alpha值至关重要。将alpha值设定为rank值的两倍是一个明智的选择。8. 我们可以在14GB RAM的单个GPU上，在几小时内有效微调70亿参数的模型。使用静态数据集优化一个LLM，让其完美胜任所有基准任务难以实现。要解决这个问题，需要使用多样化的数据源，或许LoRA并不是理想的工具。...
from peft import LoraConfig, get_peft_model# Let's define the LoraConfigconfig = LoraConfig( r=16, lora_alpha=32, lora_dropout=0.05, bias="none",)# Get our peft model and print the number of trainable parametersmodel = get_peft_model(model, config)model.print_trainable...
Lora的缩放系数(lora_alpha):建议选择16到32之间的值,过大的值可能导致模型过拟合,过小的值可能影响微调效果。 Dropout率(lora_dropout):建议选择0.1到0.3之间的值,以防止过拟合。 4.2 数据增强 在微调过程中,数据增强可以有效提高模型的泛化能力。常见的数据增强方法包括: 随机删除:随机删除部分单词或句子,增加数据...