平衡 LoRA 超参数：R 和 Alpha 正如提出 LoRA 的论文中所述，LoRA 引入了一个额外的扩展系数。这个系数用于在前向传播过程中将 LoRA 权重应用于预训练之中。扩展涉及之前讨论过的秩参数 r，以及另一个超参数 α（alpha），其应用如下：正如上图中的公式所示，LoRA 权重的值越大，影响就越大。在之前的实验中，...
平衡LoRA 超参数:R 和 Alpha 正如提出 LoRA 的论文中所述,LoRA 引入了一个额外的扩展系数。这个系数用于在前向传播过程中将 LoRA 权重应用于预训练之中。扩展涉及之前讨论过的秩参数 r,以及另一个超参数 α(alpha),其应用如下: 在之前的实验中,我采用的参数是 r=8,alpha=16,这导致了 2 倍的扩展。在用 ...
而一些领域差距比较大的任务可能需要更大的 r 同时,增加 r 值变大并不能提升微调的效果,这可能是因为参数量增加需要更多的语料。 动手实践 目前LORA 已经被 HuggingFace 集成在了 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 代码库里。lora 微调需要设置两个参数一...
在用LoRA为大模型减重时,将alpha设置为r的两倍是一种常见的经验法则。但我很好奇这条规则对于较大的r值是否仍然适用。换句话说,“alpha = 2×rank”似乎确实是一个最佳点。然而,在模型和数据集的这种特定组合中,其中 r=256 且 alpha=128(0.5 倍缩放)性能甚至更好。 以上展示了r=32, r=64, r=128, and...
平衡LoRA 超参数:R 和 Alpha 正如提出 LoRA 的论文中所述,LoRA 引入了一个额外的扩展系数。这个系数用于在前向传播过程中将 LoRA 权重应用于预训练之中。扩展涉及之前讨论过的秩参数 r,以及另一个超参数 α(alpha),其应用如下: 正如上图中的公式所示,LoRA 权重的值越大,影响就越大。
平衡LoRA 超参数:R 和 Alpha 正如提出 LoRA 的论文中所述,LoRA 引入了一个额外的扩展系数。这个系数用于在前向传播过程中将 LoRA 权重应用于预训练之中。扩展涉及之前讨论过的秩参数 r,以及另一个超参数 α(alpha),其应用如下: 正如...
平衡LoRA超参数：R和Alpha 正如原始的LoRA论文所述，LoRA在前向传播过程中引入了一个额外的扩展系数（scaling coefficient），用于将LoRA权重应用于预训练权重。这种扩展涉及到之前讨论的秩参数r，以及另一个名为α（alpha）的超参数，其应用如下：scaling = alpha / rweight += (lora_B @ lora_A) * scaling ...
平衡LoRA 超参数:R 和 Alpha 正如提出 LoRA 的论文中所述,LoRA 引入了一个额外的扩展系数。这个系数用于在前向传播过程中将 LoRA 权重应用于预训练之中。扩展涉及之前讨论过的秩参数 r,以及另一个超参数 α(alpha),其应用如下: 正如上图中的公式所示,LoRA 权重的值越大,影响就越大。
在我的实验中,使用 AdamW 和 LoRA(默认设置 r=8)训练一个 7B参数的 Llama 2 模型需要 14.18 GB 的 GPU 内存。用 SGD 训练同一模型需要 14.15 GB 的 GPU 内存。相比于 AdamW,SGD 只节省了 0.03 GB 的内存,作用微乎其微。 为什么只节省了这么一点内存呢?这是因为使用 LoRA 时,LoRA 已经大大降低了模型的...
merge_weights=merge_weights)# Actual trainable parameters"""初始化LORA_A和LORA_B矩阵,以及缩放系数"""ifr>0:self.lora_A=nn.Parameter(self.weight.new_zeros((r,num_embeddings)))self.lora_B=nn.Parameter(self.weight.new_zeros((embedding_dim,r)))self.scaling=self.lora_alpha/self.r# Freezing ...