更高效的内存: QLoRA 比 LoRA 更高效的内存,使其成为资源受限环境的理想选择。 类似的有效性:事实证明,QLoRA 在性能方面保持了与 LoRA 类似的有效性,同时提供了显著的内存优势。 在LoRA 和 QLoRA 之间进行选择: LoRA 和 QLoRA 之间的最佳选择取决于您的特定需求: 如果内存占用是主要考虑因素: QLoRA 是更好...
LoRA、QLoRA 赵永瑞 20 人赞同了该文章 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: Am×n=Bm×r×Cr×r×Dr×n 参数量减少 LoRA利用对应下游任务的数据,只通过训练新加部分参数来适配下游任务。当训练好新的参数后,将...
QLoRA算法的定义和背景 QLoRA与LoRA的关键区别和改进 QLoRA算法的详细实现过程 4bit NormalFloat, double quantization QLoRA算法的优化和调试技巧 QLoRA源码解读 第二十一章:【项目实战4】QLoRA微调LLaMA大模型 技术方案的设计 收集和预处理指令数据 基于PEFT进行QLora大模型微调 评估QLoRA微调之后的效果 分析QLoRA...
QLORA 可以使用 4 位基础模型和低秩适配器 (LoRA) 复制 16 位完全微调性能。QLORA将微调65B参数模型的平均内存需求从>780GB的GPU内存降低到<48GB,与完全微调的16位基准相比,既不降低运行时间也不降低预测性能,这意味着可以在单个GPU上微调迄今为止最大的公开可用模型。 __EOF__ 作者:清风紫雪出处:https://www...
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。然而,由于量化过程中存在一定的精度损失,QLoRA在某些对精度要求极高的任务中可能表现稍逊于LoRA。 应用场景 QLoRA特别适用于资源受限的环境,如边缘计算设备、小型服务器等。在这些场景下,QLoRA能够以...
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%。
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，...
接下来，让我们看看QLoRA训练对模型性能的影响：如表格所示，与常规QLoRA相比，QLoRA对模型性能的影响非常小。模型在算术基准测试中的表现有所提升，但在MMLU Global Facts数据集基准测试中的表现有所下降。由于内存节省相当可观（这通常比更长的训练时间更重要，因为它允许用户在较小的GPU上运行模型），所以我会在...
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...