设置情况如下: 在config.json 中,设置 "num_layers":8 ,其余不变,因为P40单卡,如果设置为28,加载时会爆显存。 在data_utils.py 中,设置 'target_modules':['query_key_value',"dense","dense_h_to_4h","dense_4h_to_h"] 执行train.py后输出信息如下: ` ===BUG REPORT=== Welcome to bitsandbyt...
Lora微调 target_modules lora微调 预测都是-100 文章目录 一.微调方法 1.1 Instruct微调 1.2 LoRA微调 二.LoRA原理 三.LoRA使用 一.微调方法 Instruct微调和LoRA微调是两种不同的技术。 1.1 Instruct微调 Instruct微调是指在深度神经网络训练过程中调整模型参数的过程,以优化模型的性能。在微调过程中,使用一个预先训...
LoRA target_modules 目标矩阵是Q?K?V? 为什么LoRA微调偏向于Q和V层而不是K层呢?这主要基于以下几个原因: 4. Prompt-tuning 5. 其它PEFT方法 参考 1. Fine-tuning 相较于基础大模型动辄万卡的代价,微调可能是普通个人或者企业少数能够接受的后训练大模型(post-training)的方式。 微调是指在一个预训练模型(pr...
target_modules:模型中使用LoRA更新矩阵的模块,模型中常见的是,更新注意力模块 alpha :LoRA 缩放因子 bias :指定是否应训练 bias 参数。可以是 'none' 、 'all' 或 'lora_only' lora_dropout:dropout的比例 task_type:模型任务类型,这里我们使用CAUSAL_LM任务 4、Lora实现 4-1、PEFT的LoRA实现 我们这里以PEFT...
peft_type: LORA task_type: CAUSAL_LM r: 8 lora_alpha: 32 lora_dropout: 0.1 这个配置中,为什么没有target_modules:query_key_value,那么lora操作的是哪个矩阵呢? Expected behavior / 期待表现 ... luoguanzhouchanged the titlelora微调Feb 23, 2024...
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target_modules=["q", "v"], lora_dropout=0.01, bias="none" task_type="SEQ_2_SEQ_LM", ) 让我们回顾一下 LoraConfig 中的参数。 1、LoRA 维数/分解阶 r 对于要训练的每一层,d×k权重更新矩阵ΔW由低秩分解BA表示,其中B是d×r矩阵,A是r×k矩阵。 分解 r 的秩为 << min(d,k)。 r 的默...
本质和 learning rate 相同 target_modules=['query_key_value'], # 指定应用 lora 的目标模块，...
target_modules=["query_key_value"] lora_dropout=0.1, bias="none", task_type=TaskType.CAUSAL_LM, ) 还可以针对transformer架构中的所有密集层: # From https://github.com/artidoro/qlora/blob/main/qlora.py def find_all_linear_names(args, model): ...
lora_config=LoraConfig(r=16,lora_alpha=16,target_modules=["query_key_value"]lora_dropout=0.1,bias="none",task_type=TaskType.CAUSAL_LM,) 还可以针对transformer架构中的所有密集层: 代码语言:javascript 复制 # From https://github.com/artidoro/qlora/blob/main/qlora.py ...