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...
QLoRA 计算 - 内存权衡 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。我发现使用 LoRA 时可以节省 33% 的 GPU 内存。然而，由于 QLoRA 中预训练模型权重...
QLoRA 中，模型的权重有两种格式：用 NF4 存储；用 BF16 计算。需要用相应权重计算前向传播时，对 N...
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的LLM研究员。（本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：...
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 ...
LoRA 微调示意图 QLoRA微调-内存权衡 QLoRA的技术 来自数百次的微调经验 学习率调度器—Scheduler 优化器-Adam vs SGD 迭代训练 在更多层中使用 LoRA 平衡LoRA 超参数:R 和 Alpha 在单个 GPU 上训练 7B 参数模型 Q1: 数据集有多重要? Q2:LoRA 是否适用于域自适应? Q3: 如何确定最佳 r 值?——r过大容...
Chat模型在其他基准测试中的表现获得了显著改善(除了BLiMP),可以将其作为参考,希望通过LoRA微调来接近这个水平。 5 使用QLoRA节省内存 在开始调整LoRA超参数之前,我想探索QLoRA(Dettmers等人提出的流行LoRA量化技术)在建模性能和内存节省之间的权衡。 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...
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。
LoRA(低秩适应)是目前应用最广泛、参数效率最高的自定义大型语言模型(LLM)微调技术之一。本文不仅介绍了使用QLoRA节省内存的方法,还讨论了选择最佳LoRA设置的实用技巧,为有兴趣应用此技术的读者提供了实践洞见。 如何充分利用LoRA 过去几个月里,我进行了数百次甚至上千次涉及LoRA的实验。几周前,我花时间深入研...
大多数大型语言模型(LLM)都无法在消费者硬件上进行微调。例如，650亿个参数模型需要超过780 Gb的GPU内存。这相当于10个A100 80gb的gpu。就算我们使用云服务器，花费的开销也不是所有人都能够承担的。而QLoRa (Dettmers et al.， 2023)，只需使用一个A100即可完成此操作。在这篇文章中将介绍QLoRa。包括描述它是...