结论:在这个任务中,lora_rank——256,lora_alpha——512 组合表现最好。之前还测试过一个任务,lora_rank——128,lora_alpha——256 组合表现最好。如果大家想探索什么组合适合自己的任务,可以尝试使用这几个脚本(部分内容需要替换为自己任务相关的)一键运行train_and_test.sh就可以等实验结果了。
lora_alpha=32, lora_dropout=0.05, bias="none", target_modules=['up_proj', 'gate_proj', 'q_proj', 'o_proj', 'down_proj', 'v_proj', 'k_proj'], task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False # 训练模式 ) target_modules target_modules是 LoRA(Low-Rank Adaptation)中的关键参...
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。 常用值:对于小型数据集或简单任务,秩可以设置为1...
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。...
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,...
然后我们可以指定要为那些层进行LoRA微调。。所有未注入LoRA参数的层将自动冻结。如果我们想以原始形式训练层,可以通过将列表传递给Lora-Config的modules_to_save参数来指定它们。在我们的例子中。 下面的示例注入rank为2的LoRA。我们用上面的8来指定alpha参数,因为这是我们...
alpha其实是个缩放参数,本质和learning rate相同,所以为了简化可以默认让alpha=rank,只调整lr,这样可以简化超参。 10. LoRA 高效微调如何避免过拟合? 过拟合还是比较容易出现的。减小r或增加数据集大小可以帮助减少过拟合,还可以尝试增加优化器的权重衰减率或LoRA层的dropout值。
LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的参数高效微调方法。其核心思想是在预训练权重的基础上添加可训练的低秩适配层,从而减少计算开销。 环境准备 安装依赖 pip install torch transformers peft accelerate 加载DeepSeek 模型 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer ...
alpha,是rank之外的另外一个超参数,一个缩放因子,通过forward里的代码,可以看到本质上就是对输出到下一层之前,进行一个缩放。alpha越高,说明LoRA层的作用,即对模型的调整作用越大。 和基本的深度学习一样,在LoRA中,我们的目标就是获得A和B的矩阵(即模型参数),本质上他们就是 ...