Prefix Tuning 在prefix-tuning之前的工作主要是人工设计离散的template或者自动化搜索离散template,问题在于最终的性能对人工设计的template的特别敏感:加一个词或者少一个词,或者变动位置,都会造成很大的变化,所以这种离散化的token的搜索出来的结果可能并不是最优的。Prefix Tuning方法使用连续的virtual
One-for-All: Generalized LoRA for Parameter-Efficient Fine-tuning github.com/Arnav0400/Vi 摘要 提出Generalized LoRA (GLoRA),先进的方法去做统一的高效参数微调任务。 GLoRA使用广义的prompt module去优化预训练模型权重,并且调整中间激活值,在不同的任务和数据集中提供更加灵活和兼容性。GLoRA通过使用可扩展的...
NOAH:Adapter,LoRA 和 VPT 集成到12层超网的每个Transformer块中,通过神经架构搜索(NAS)学习最适合数据集的子网结构 设置GLoRA 为三种参数数量,与对照 tuning 算法一同在 VTAB-1K 图像分类数据集上进行测试。三种不同的 GLoRA 的配置区别,只是搜索空间中 LoRA 矩阵的维度,最大模型中的维度为 8 和 4,中间模型...
As an alternative to updating all layers, parameter-efficient methods such as prefix tuning and adapters have been developed – for a detailed review, please see my previous post. Now, there is one more popular parameter-efficient finetuning technique: Low-rank adaptation (LoRA) by Hu et al....
DyLoRA: Parameter-Efficient Tuning of Pretrained Models using Dynamic Search-Free Low Rank Adaptation https://arxiv.org/pdf/2210.07558v2.pdf https://github.com/huawei-noah/KD-NLP/tree/main/DyLoRA Part1前言 LoRA存在的问题: rank的值是固定的,训练完成后不能修改。
Parameter-efficient Tuning on VLMs 参数高效调优技术首次被提出,旨在减轻在预训练模型适配过程中沉重的训练和存储成本。适配是一种帮助预训练模型解决下游任务的有效方式,通常发生在预训练模型执行特定任务时,该任务相关的数据分布与训练数据不同。然而,随着视觉语言模型(VLMs)规模的增大,传统的适配技术如FFT效率低下且...
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实现Prompt-Tuning只需要考虑如何设计模板或指令,而模型和训练目标则都是复用预训练阶段的,即在整个训练过程中,无须添加任何参数(或只需要添加非常少量的与模板有关的参数),而其他参数都是训练好的。基于这个思想,我们再一次将Prompt升华到更高的层面——Prompt的本质是参数有效性学习(Parameter-Efficient Learning,PEL...
figure 1, which is not possible on a single A100-40 GB card. Hence, to overcome this memory capacity limitation on a single A100 GPU, we can use a parameter-efficient fine-tuning (PEFT) technique. We will be using one such technique known as Low-Rank Adaptation (LoRA) for ...
Parameter Efficient Finetuning (PEFT) method, most of the memory footprint for LLM finetuning comes from activation gradients and not from the learned LoRA parameters. For a 7B LLaMA model trained on FLAN v2 with a batch size of 1, with LoRA weights equivalent to commonly used 0.2% of the...