在LoRa网络中,Rank参数是影响设备之间通信质量和能耗的重要因素之一。 Rank参数在LoRa网络中用于评估设备在接收信号强度方面的表现。它是根据设备的接收信号强度指示(RSSI)值和信噪比(SNR)值计算得出的。Rank参数的值越高,表示设备在接收信号强度方面的性能越好。 根据Rank参数的不同,LoRa网络能够自适应地选择最佳的传输...
LoRa Rank参数通常包括信号质量、传输速率、信号覆盖范围和功耗等方面的指标。 信号质量是衡量LoRa模块性能的重要因素之一。它可以通过信号强度和信噪比来评估。信号强度是指节点接收到的信号的强度,通常以RSSI(Received Signal Strength Indicator)值表示。信噪比是指信号与背景噪声之间的比例,它可以反映信号的清晰程度。较...
target_modules是 LoRA(Low-Rank Adaptation)中的关键参数,用于指定模型中需要插入低秩矩阵调整的模块。LoRA 的核心思想是通过对预训练模型中的特定层进行低秩矩阵插入,实现参数高效微调而无需修改原始权重。对于语言模型,通常选择影响权重更新较大的模块,例如q_proj和k_proj(负责查询和键的变换),v_proj(值的变换),...
实验中，作者使用7B参数的Llama2作为基础模型，在持续预训练和监督微调两种模式下分别应用LoRA和全量微调，并比较了它们的表现，使用的数据集如下表：持续预训练实验中，作者在2.5-200亿token之间共选择了8个点进行了测试；监督微调实验则是在训练1、2、4、8、16个epochs时取样；LoRA的rank取值为16和256，适配对象...
论文提出了低秩(LOW-RANK)自适应(LoRA),它冻结了预训练的模型权重,并将可训练的秩分解矩阵注入Transformer架构的每一层,从而大大减少了下游任务的可训练参数数量。与用Adam微调的GPT-3175B相比,LoRA可以将可训练参数的数量减少10000倍,GPU内存需求减少3倍。LoRA在RoBERTa、DeBERTa、GPT-2和GPT-3上的模型质量方面...
LoRa Rank参数是指在LoRa网络中对设备进行排序的一组参数。这些参数可以帮助网络管理者了解每个设备的性能和可靠性,并根据这些参数对设备进行优化和管理。 2. LoRa Rank参数的重要性 在一个大规模的LoRa网络中,存在着成千上万个连接设备。为了确保网络的稳定性和可靠性,需要对这些设备进行有效的管理和优化。LoRa ...
LoRa_Rank是LoRa网络中的一个关键参数,它用于衡量节点设备与网关之间的信号质量和链路稳定性。LoRa_Rank的计算方法基于信号质量指标,包括信号强度指示器(RSSI)、信噪比(SNR)和数据传输速率等。通过对这些指标的综合评估,可以得到一个表示节点设备与网关之间链路质量的数值,即LoRa_Rank。 LoRa_Rank的计算方法通常是基于加...
这是因为大部分内存将被分配用于大型矩阵的乘法，而不是用来保留额外的参数。对于静态数据集，像多轮训练中多次迭代可能效果不佳。这通常会导致过拟和，使训练结果恶化。如果要结合 LoRA，确保它在所有层上应用，而不仅仅是 Key 和 Value 矩阵中，这样才能最大限度地提升模型的性能。调整 LoRA rank 和选择合适的 ...
7. 调整LoRA的秩（rank）并选择合适的alpha值至关重要。将alpha值设定为rank值的两倍是一个明智的选择。8. 我们可以在14GB RAM的单个GPU上，在几小时内有效微调70亿参数的模型。使用静态数据集优化一个LLM，让其完美胜任所有基准任务难以实现。要解决这个问题，需要使用多样化的数据源，或许LoRA并不是理想的工具。...