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...
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 bitsandbytes. For bug ...
target_modules=['query', 'key', 'value', 'intermediate.dense', 'output.dense'], # be precise about dense because classifier has dense too modules_to_save=["LayerNorm", "classifier", "qa_outputs"], # Retrain the layer norm; classifier is the fine-tune head; qa_outputs is for SQuAD ...
target_modules=['query', 'key', 'value', 'intermediate.dense', 'output.dense'], # be precise about dense because classifier has dense too modules_to_save=["LayerNorm", "classifier", "qa_outputs"], # Retrain the layer norm; classifier is the fine-tune head; qa_outputs is for SQuAD ...
r: LoRA低秩矩阵的维数。关于秩的选择,通常,使用4,8,16即可。 lora_alpha: LoRA低秩矩阵的缩放系数,为一个常数超参,调整alpha与调整学习率类似。 lora_dropout:LoRA 层的丢弃(dropout)率,取值范围为[0, 1)。 target_modules:要替换为 LoRA 的模块名称列表或模块名称的正则表达式。针对不同类型的模型,模块名称...
target_modules=['query', 'key', 'value', 'intermediate.dense', 'output.dense'], # be precise about dense because classifier has dense too modules_to_save=["LayerNorm", "classifier", "qa_outputs"], # Retrain the layer norm; classifier is the fine-tune head; qa_outputs is for SQuAD...
target_modules列出的模块名称(如q_proj,k_proj,v_proj,o_proj等),定义了 LoRA 模块会插入的位置。 这些位置通常是Transformer 模型的关键层,例如多头注意力机制的投影层和前馈网络的变换层。在这些地方插入 LoRA,可以帮助模型在处理输入数据时进行更加灵活的调整。
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...
target_modules=["q_proj","v_proj", ], ) llama_model = get_peft_model(llama_model, llama_peft_config) llama_model.print_trainable_parameters() 可训参数量仅占 Llama 2 模型参数量的 0.12%: trainableparams:8,404,992||allparams:6,615,748,608|| trainable%:0.1270452143516515 ...
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_trainingconfig = LoraConfig( r=32, #Rank lora_alpha=32, target_modules=[ 'q_proj', 'k_proj', 'v_proj', 'dense' ], bias="none", lora_dropout=0.05, # Conventional task_type="C...