例如,在一个机器翻译任务中,如果lora_alpha设置得过大,模型可能会过度拟合训练数据中的翻译模式,导致在新的翻译句子上表现不佳;而如果设置得过小,模型的改进速度可能会很慢。 选择策略: 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...
LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)作为大模型的微调框架十分实用,在LoRA出现以前本人都是通过手动修改参数、优化器或者层数来“炼丹”的,具有极大的盲目性,但是LoRA技术能够快速微调参数,如果LoRA微调后的效果不行,就可以转而修改优化器或模块了...
1.LoRA技术介绍LORA(Low-Rank Adaptation)低秩自适应,是一种在保持原始模型参数不变的情况下,在模型中添加一小部分可训练参数。是当前用于高效训练特定大语言模型LLM最有效和最广泛的技术之一。 大语言模型参数…
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，...
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。
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。
LoRA是Low-Rank Adaptation或Low-Rank Adaptors的缩写,它提供了一种用于对预先存在的语言模型进行微调的高效且轻量级的方法。 LoRA的主要优点之一是它的效率。通过使用更少的参数,LoRA显著降低了计算复杂度和内存使用。这使我们能够在消费级gpu上训练大型模型,并将我们的LoR...
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。
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...