参考资料 https://readpaper.feishu.cn/docx/CrMGdSVPKow5d1x1XQMcJioRnQe【这篇blog把量化讲得很详细 推荐!】 LLM高效参数微调方法:从Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning V1/V2到LoRA、QLoRA(含对模型量化…
QLoRA 是由 Tim Dettmers 等人提出的量化 LoRA 的缩写。QLoRA 是一种在微调过程中进一步减少内存占用的技术。在反向传播过程中,QLoRA 将预训练的权重量化为 4-bit,并使用分页优化器来处理内存峰值。 使用LoRA时可以节省33%的GPU内存。然而,由于QLoRA中预训练模型权重的额外量化和去量化,训练时间增加了39%。 默...
LoRA论文: https://arxiv.org/abs/2106.09685QLoRA论文: https://arxiv.org/pdf/2305.14314 在大模型时代,基于16位微调变得过于昂贵。LoRA和QLoRA是两种常用的高效微调技术,LoRA会冻结预训练模型的大部分参数…
LoRA(低秩自适应)和 QLoRA(量化低秩自适应)技术都可用于训练 AI 模型。更具体地说,它们都属于参数高效微调(PEFT),这种微调技术比训练大语言模型(LLM)所用的其他方法更节省资源,因此广受欢迎。 LoRA and QLoRA 都有助于更高效地对 LLM 进行微调,但在操作模型和利用存储来达到预期结果方面,它们有所不同。 探索...
本文介绍了LoRA和QLoRA两种高效大语言模型微调技术,详细阐述了它们的基本原理、优势、应用场景及实际操作建议,帮助读者理解并应用这些前沿技术。
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 动机 大模型的参数量都在100B级别,由于算力的吃紧,在这个基础上进行所有参数的微调变得不可能。LoRA正是在这个背景下提出的解决方案。 原理 虽然模型的参数众多,但其实模型主要依赖低秩维度的内容(
通过QLoRA（通过Lit-GPT中的–quantize标志启用，这里使用4位普通浮点类型），我们可以节省内存，具体操作如下：此外，我还尝试了将4位浮点精度作为对照组。以下是对训练时间和最大内存使用的影响：默认LoRA（bfloat-16）：训练时间：6685.75秒内存占用：21.33 GB QLoRA via –-quantize “bnb.nf4”：训练时间：...
深入浅出,讲明白大模型微调中LoRA和QLoRA 14:39 超越RAG,Lamini提出大模型微调新方式:记忆微调,幻觉减少10倍 14:06 开源项目AutoRAG,结合Llama3如何使用 09:21 开源项目AutoRAG,三效合一提升对话质量 08:46 开源项目Auto RAG,接入GPT-4o 09:59 老KG专家,如何用知识图谱做增强RAG(视频一) 16:49 ...
使用QLoRA节省内存 在我们开始调整LoRA超参数之前,我想探索QLoRA(Dettmers等人提出的流行的量化LoRA技术)在模型性能和内存节省之间的权衡。 我们可以通过在Lit-GPT中使用–quantize标志(这里使用4位正常浮点类型)来启用QLoRA,如下所示: 此外,我还尝试了4位浮点精度作为对照。以下是对训练时...
本文深入探讨了LoRA与QLoRA两种大模型微调技术,介绍了它们的基本原理、优势、应用场景,并展望了未来的发展趋势。通过对比分析,帮助读者理解这两种技术如何降低微调成本,同时保持或提升模型性能。