在这种设置下,当每层仅对Q,K,V,O的其中一个应用 LoRA 时,rankr则等于8;而如果每层都对Q,K,V,O的其中两个应用 LoRA,则 rankr等于4。 通过上表可以看出,模型更倾向于我们对更多类型的 projection matrices 应用 LoRA(如上表显示,对4个 projection matrices 都应用 LoRA 时效果是最好的),尽管 rank 很低...
Network Rank（Dimension）维度，代表模型的大小。数值越大模型越精细，常用4~128，如果设置为128，则最终LoRA模型大小为144M。一般现在主流的LoRA模型都是144M，所以根据模型大小便可知道Dimension设置的数值。设置的小，则生成的模型小。Network Alpha，一般设置为比Network Rank（Dimension）小或者相同，常用的便是Netwo...
--rank=32 \ --max_train_steps=1000 \ --checkpointing_steps=2000 \ --seed="0" \ Y2K 网页设计 LoRA 我们再探讨另一个例子,这次用另一个数据集,该数据集是我们从互联网上抓取的 27 个 20 世纪 90 年代和 21 世纪初的网页截图 (相当复古 ): 配置: –rank = 4,16,32 -optimizer = prodigy, ...
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。对于静态数据集,想要让 LLM 强化成「全能选手」,在所有基线任务中都表现优异是不可能完成的。想要解决这个问题需要多样化的数据源,...
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。
顾名思义比较经典的就有以LoRA为代表的一类工作。LoRA来自《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large ...
也就是说,LoRA的原理是假设所有矩阵的秩都是d,进行了一定的有损压缩。基于LoRA也有很多升级版技术,如AdaLoRA、SoRA等,这些组件方案都是基于LoRA,对不同算子的LoRA的rank进行动态调节以达到更好的效果。 LoRA目前已经是训练SD模型和LLM模型的最常用技术。LoRA的weights也非常小,只有几十兆,因此加载和使用都非常方便...
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 公众号：EDPJ（进 Q 交流群：922230617 或加 VX...
('linear', LORA_RANK), ('linear_alpha', LORA_RANK) ])), ('save', OrderedDict([ ('dtype', 'float16'), # 保存的精度 ('save_every', STEPS_SAVE), # 每隔多少步保存一次 ('max_step_saves_to_keep', 10) # 保存多少次中间结果 ])), ('datasets', [ # 数据集是一个包含图片的文件...
lora_rank:qlora矩阵的秩。一般设置为8、16、32、64等,在qlora论文中作者设为64。越大则参与训练的参数量越大,一般来说效果会更好,但需要更多显存,。 lora_alpha: qlora中的缩放参数。一般设为16、32即可。 lora_dropout: lora权重的dropout rate。