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…
Lora(Low-Rank Adaptation of Large Langage Models),大语言模型的低阶适应,是一种参数高效性微调方法 直观简单理解大矩阵可以分解: A_{m\times n} = B_{m\times r} \times C_{r\times r} \times D_{r\times n…
我们可以看到,QLoRA将内存需求减少了近6 GB。然而,代价是训练时间延长了30%,这是由于额外的量化和反量化步骤所致。 接下来,让我们看看QLoRA训练如何影响模型性能: 从上表中可以看出,与常规QLoRA相比,QLoRA对模型性能确实有一些影响。模型在算术基准测试中有所改进,但在MMLU全球事实基准...
QLoRA是LoRA的进一步优化版本,它在LoRA的基础上引入了量化技术。通过量化预训练模型的权重到较低的精度(如4位),QLoRA进一步减少了微调过程中的内存占用,同时保持了接近全精度微调的性能。 实验对比 与LoRA相比,QLoRA在内存使用方面更具优势。实验表明,在使用相同硬件资源的情况下,QLoRA能够支持更大规模的模型微调。...
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：...
QLoRA是一种量化LoRA的技术，设计目的是在保持模型性能的同时，减小模型的内存占用。LoRA的应用实例 在实际应用中，Sebastian选择了一小部分数据集进行评估，包括TruthfulQA、BLiMP Causative和MMLU Global Facts，以及两位和四位数的简单计算任务。在过去的实验中，他发现调整LoRA的超参数可以显著改善模型性能。具体来说，...
LoRA是用于训练自定义LLM的高效参数微调技术。本文作者Sebastian Raschka通过成百上千次实验,他为使用LoRA和QLoRA对LLM进行微调提供了实用见解,包括节省内存、选择最佳配置等。Sebastia是威斯康星大学麦迪逊分校的统计学助理教授,也是人工智能平台Lightning AI
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(
随着大模型的飞速发展,在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新,从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、新的开源模型的理解等,几乎每天都有新的发展。 作为算法工程师,面对如此飞快的技术迭代,是否感觉到自己的学习步伐有点跟不上技术的发展?而且对这些新兴技术...
今天给大家分享的这篇文章是关于LoRA微调大模型实操技巧,讨论了从实验中得出的主要经验和教训;此外,本文将解答一些与LoRA技术相关的常见问题。如果你对于微调定制化的大语言模型感兴趣,希望这些见解能够帮助你快速起步。