类似于lora_rank,lora_alpha也需要通过实验来选择合适的值。一般可以先将其设置为与lora_rank相同的值,然后根据模型的训练情况进行调整。如果模型训练过程中出现过拟合迹象,可以减小lora_alpha;如果模型收敛过慢,可以适当增大lora_alpha。 我在一个二分类任务上进行尝试,虽然是二分类任务,但由于文本超长,分类界限模糊,...
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，...
6. 如果你正在使用LoRA，应将其应用于所有层（而不是仅仅应用于Key和Value矩阵），以最大化模型性能。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，...
事实上,选择 alpha=2r 确实提供了最优结果。 在单个 GPU 上训练 7B 参数模型 LoRA 允许我们在单个 GPU 上微调 7B 参数规模的大语言模型。在这个特定情况下,采用最佳设置过的 QLoRA(r=256,alpha=512),使用 AdamW 优化器处理 17.86 GB(50k 训练样例)的数据在 A100 上大约需要 3 个小时(此处为Alpaca 数据集...
在之前的实验中,使用了r=8和alpha=16,导致了2倍的扩展。在LLM中应用LoRA时,将alpha值设置为r的两倍是一个常见的经验法则,但我好奇这是否仍然适用于更大的r值。换句话说,“alpha = 2×rank” 似乎确实是一个合适的选择。然而,在这个特定的模型和数据集组合中,当r=256和alpha=128(0.5倍扩展)时,性能甚至更...
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 α 值至关重要。提供一个小技巧,试试把 α 值设置成 rank 值的两倍。
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。
alpha参数:alpha其实是个缩放参数,本质和learning rate相同,所以为了简化我默认让alpha=rank,只调整lr,这样可以简化超参 初始化:A和Linear层的权重相同Uniform初始化,B是zero初始化,这样最初的Lora权重为0。所以Lora参数是从头学起,并没有那么容易收敛。 Lora的优点很明显,低参数,适合小样本场景;可以拔插式的使用,...
6. 如果你正在使用LoRA,应将其应用于所有层(而不是仅仅应用于Key和Value矩阵),以最大化模型性能。 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...
LoRA参数主要包括秩(lora_rank,影响性能和训练时间)、缩放系数(lora_alpha,确保训练稳定)和Dropout系数(lora_dropout,防止过拟合),它们共同影响模型微调的效果和效率。 1. 秩(Rank) 参数名称:lora_rank 描述:秩是LoRA中最重要的参数之一,它决定了低秩矩阵的维度。