LoRA 本身就是一种高效的微调技术。QLoRA 是一种扩展,在 LoRA 的基础上增加了多层技术来提高效率。QLoRA 所需的存储空间明显更少。 如果您正在纠结使用哪种技术来满足自己的需求,建议考虑一下您拥有多少存储空间和资源。如果存储空间有限,使用 QLoRA 会更轻松。 红帽能如何提供帮助 红帽® AI是一系列产品与服务...
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,仅微调少量可训练参数。而QLoRA则在LoRA的基础上进行了量化,进一步降低了GPU需求。 正常情况下全参16位微调65B的模型共需要780GB GPU,而QLoRA能在一张48G GPU的上跑起来。 LoRA(Low-Rank Adaptation) LoRA训练时仅微调少量可训练参数(称为...
上图中描述了 LoRA 与 QLoRA 在微调训练的时候的区别,从 QLoRA 的名字可以看出,QLoRA 实际上是 Quantize+LoRA 技术,简单的说就是把大模型(Base Model)在训练的时候从 16bit 压缩到 4bit。从而降低训练的显存。 关键技术: 4位 NormalFloat,QLoRA 使用 NF4(Normal Float 4)bit 来量化压缩预训练模型。这是...
QLoRA是LoRA技术的进一步扩展,它通过引入量化技术来进一步减少内存使用和计算资源消耗。QLoRA通过冻结的4位量化预训练语言模型来传播梯度到低秩适配器(LoRA),从而在不降低性能的情况下实现高效的微调。这一创新使得在单个GPU上微调超大型参数模型成为可能。 2. 技术细节 4位NormFloat(NF4):针对正态分布的权重设计的数...
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%。
而QLoRA微调技术则是在LoRA的基础上进一步优化而来。它引入了量化技术,通过冻结的4位量化预训练语言模型来传播梯度到低秩适配器(LoRA),从而在不降低性能的情况下实现更加高效的微调。这一创新使得在单个GPU上微调超大型参数模型成为可能。QLoRA不仅保持了LoRA在降低计算资源消耗方面的优势,还通过高精度权重的引入,进一步...
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 ...
QLoRA 是 LoRA 的一个扩展,它在 LoRA 的基础上引入了量化(Quantization)技术。通过量化低秩矩阵,QLoRA 能进一步降低内存和计算开销,特别适合在资源受限的环境中运行大型预训练模型。 QLoRA特点: 量化:QLoRA不仅在模型中引入低秩矩阵,同时还将低秩矩阵进行量化,从而显着降低存储和计算成本。
QLoRA结合量化技术将模型数据转化为低精度格式，这是一种融合了LoRA（Low-Rank Adaptation）技术与深度量化技术的新型模型微调方法。它通过创新的4位量化技术，将预训练模型量化为4位。此举显著降低模型存储需求，同时进行优化以减少训练所需显存。◆ 量化操作 使用4位量化过程将原始32位浮点数映射量化为4-bit值。每个...