lora_rank:LoRA的rank值,为16。 lora_alpha:LoRA的alpha值,为32。 lora_dropout:LoRA的dropout率,为0.05。 cutoff_len:截断长度,为256。 dataset:用于训练的数据集名称,为"school_math_train_few"。 eval_dataset:用于评估的数据集名称,为"school_math_val"。 format:数据的格式,为"alpaca-chatbot-format"。
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...
影响模型训练效果的参数主要有下面几个lora_rank(int,optional):LoRA微调中的秩大小。这里并不是越大越好,对于小型数据集如果r=1就可以达到很不错的效果,即便增加r得到的结果也没有太大差别。lora_alpha(float,optional):LoRA微调中的缩放系数。lora_dropout(float,optional):LoRA微调中的Dropout系数。learning_rate(...
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，...
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。...
LoRa Alpha参数是指在LoRa通信中的Alpha参数,它对通信质量和系统性能具有重要影响。本文将详细介绍LoRa Alpha参数的定义、作用、调整方法以及相关实验结果。 2. LoRa Alpha参数的定义 在LoRa通信中,Alpha参数用于描述LoRa调制解调器中接收机前端的滚降系数。滚降系数是指接收机前端滤波器频率响应的陡度,它决定了接收机...
LoRa Alpha参数是指在LoRa通信中使用的一组参数,用于配置LoRa设备和网络。下面是一些常见的LoRa Alpha参数: 3.1 频率 LoRa通信使用不同的频段进行通信,常见的频段包括868MHz和915MHz。选择适当的频率取决于实际应用场景和地理位置。 3.2 扩频因子 LoRa使用扩频技术来提高通信的鲁棒性和抗干扰能力。扩频因子决定了信号的...
LoRA(Low Rank Adaptation)是一种低秩分解方法,旨在减少可训练参数的数量,从而在微调大语言模型(LLM)时降低内存消耗。通过使用LoRA,可以更加轻松地进行LLM的微调,同时显著减少所需的计算和存储资源。 在PEFT(参数高效微调)中,LoRA配置通过get_peft_model()函数封装,以创建一个可训练的PeftModel。通过调整LoraConfig中...
在我们比较LoRA和全参数微调之前，先简要解释LoRA背后的基本概念。1 什么是LoRA LoRA，即LLM的低秩适配（Low-Rank Adaptation），它基于一个重要洞察：专有任务的微调权重与初始预训练权重之间的差异往往表现出“低固有秩（low intrinsic rank）”差异，这意味着它可以很好地近似为一个低秩矩阵。那什么是低秩矩阵？低秩...