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。14GB RAM 的单个 GPU 能够在几个小时内高效地微调参数规模达 70 亿的大模型。对于静态数据...
Stable Diffusion 是一个文本到图像的潜在扩散模型，而 LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一种参数高效的微调技术，用于减少大型模型的训练成本。要使用 LoRA 来训练 Stable Diffusion，你需要遵循以下步骤：准备数据：收集与你的训练目标相关的文本描述和对应的图像。确保数据集的质量和多样性，以便模型能够学习到丰富的表...
scaling = lora_alpha/lora_rank weight += (lora_B @ lora_A) * scaling 根据上述代码公式可知,lora_alpha值越大,LoRA权重的影响就越大。 在实验中,使用的lora_rank=8,lora_alpha=16,导致了2倍的扩展,在使用LoRA技术训练LLM时,将lora_alpha值设置为lora_rank值的两倍是一个常见的经验法则,是一个比较合...
dropout_rate=0.1, model_id="roberta-large",lora_rank=8, train_biases=True, train_embedding=False, train_layer_norms=True):"""A wrapper for RoBERTa with Low-Rank Adaptation (LoRA) for various NLP tasks.- task_type: Type of NLP task ('glue',...
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，性能甚至更好。（我在r分别为32、64、128和512的情况下进行...
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，适配对象包括Attention、MLP和All。结果不难看出，无论是持续预训练还是监督微调，LoRA在编程上的表现从未追上过全量微调，而且在持续预训练中，随着token数量...
LoRA(Low-Rank Adaptation)作为一种用于微调 LLM(大语言模型)的流行技术,最初由来自微软的研究人员在论文《 LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 》中提出。不同于其他技术,LoRA 不是调整神经网络的所有参数,而是专注于更新一小部分低秩矩阵,从而大大减少了训练模型所需的计算量。
Network Alpha，一般设置为比Network Rank（Dimension）小或者相同，常用的便是Network Rank设置为128，Network Alpha设置为64。Max resolution，训练图片的最大尺寸，根据自己图片集的最大分辨率填写。如果图片集里的图片分辨率大小不一，可以勾选右边的“Enable buckets 启用桶”。下面是学习率和优化器的设置，比较重要，...
输入层”和“输出层”的神经元数量低很多，所以这也是 LoRA 得名的原因，“Low-Rank”低秩的意思。
LoRA实现起来非常简单,注意在下面代码的第17行有一个参数\alpha,它是一个缩放参数,通常是一个常数。通过设置\alpha有助于在变化r时减少重新调整超参数的需求。 input_dim=768# 例如,预训练模型的隐藏大小output_dim=768# 例如,层的输出大小rank=8# 低秩适应的等级'r'W=...# 来自预训练网络的权重,形状为 in...