LoRA(Low - Rank Adaptation)简介 LoRA是一种模型高效微调的技术。它通过在原始模型的基础上添加少量可训练的参数来适应特定任务,而不是对整个大型模型进行重新训练,从而大大减少了计算资源和存储需求。在这个技术中,lora_rank和lora_alpha是重要的参数。 关于lora_rank 含义: lora_rank代表了低秩分解中的秩(rank)...
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，我采用的参数是 r=8，alpha=16，这导致了 2 倍的扩展。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。我还尝试了 r=32, r=64, r=128, and ...
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。...
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的情况下进行了实验,...
七、平衡LoRA超参数:R和Alpha 八、在单个GPU上训练7B参数模型 Q1:数据集有多重要? Q2: LoRA是否适用于域适应? Q3:你如何选择最佳Rank? Q4:是否需要在所有层都启用LoRA ? Q5:如何避免过拟合? Q6:其他优化器呢? Q8:它与全微调和RLHF相比如何? Q9:LoRA权重可以合并吗? Q10:分层最优秩适应Rank Adaptation...
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...
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,...
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...
在之前的实验中,采用的参数是 r=8,alpha=16,这导致了2倍的扩展。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(...
网络Alpha 建议可以设置较小值,Rank和Alpha设置会影响最终输出LoRA的大小。 Clip skip 文本编码器跳过层数 二次元选2,写实模型选1,动漫模型训练最初就有跳过一层,如使用训练素材也是二次元图像,再跳一层=2。 Sample every n epochs 每n个训练周期采样一次 每几轮保存一次样本。 Sample prompts 样本提示 提示词样...