·LoRA/QLoRA:主要关注降低微调的计算量、显存占用以及保持模型在下游任务上的性能,和 RLHF、偏好优化等“训练目标”无关,属于参数高效微调的方法。 ·DPO/ORPO:主要关注用人类偏好或奖励模型去约束/指导模型输出质量,属于训练目标或训练范式的改进,与是否使用 LoRA、QLoRA 并不冲突,可以结合到一起(比如 “用 QL...
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...
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 ...
通过LoRA微调,可以在保持模型性能的同时,显著降低计算成本,使其更适合在资源受限的环境下应用。 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...
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...
介绍了 QLoRA,一种高效的微调方法,可以在单个 48GB GPU 上微调 65B 参数模型,同时保留完整的 16-位微调任务性能。QLoRA 通过冻结 4 位量化的前向语言模型来反向传递梯度,并将其转换为低排名Adapters~(LoRA)。我们的最优模型家族——我们称为 Guanaco 的模型,在维京基准
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%。
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...