3. Prefix-tuningpaper:Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation(arxiv.org/pdf/2101.0019)code:GitHub - XiangLi1999/PrefixTuning: Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation简介前缀微调(prefix-tunning),用于生成任务的轻量微调。前缀微调将一个连续的特定于任务的向量序列添加到...
1.2 P-Tuning 1.3 LST 1.4 LoRA 1.5 小结 2 LoRA代码解析 2.1 MergedLinear源码解析 2.2 对Llama 进行LoRA 微调 参考 0 前言 最近因为工作需要,在接触一些大模型微调训练相关的算子实现,因为以往接触inference相关比较多,而对于training相关的技术接触的相对较少,所以本文就以LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Lan...
在实际应用中,内存使用量的减少程度取决于模型的大小。 https://keras.io/examples/nlp/parameter_efficient_finetuning_... 虽然LoRA 具有更高的训练吞吐量,而且没有额外的推理延迟,但其性能与微调(fine-tuning)相当,甚至更好。 5.1 Introduction 自然语言处理中的许多应用依赖于将一个大参数量的通用模型适应于多个...
paper https://arxiv.org/abs/2106.09685 code https://github.com/microsoft/LoRA Abstract NLP范式是在通用数据上训练大规模模型,然后对下游任务进行适配 适配需要fine tuning模型所有参数,而且每个任务都需要微调,非常不灵活 提出低秩自适应LoRA,通过冻结预训练模型参数,只将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer架构中...
Mini-Ensemble Low-Rank Adapters for Parameter-Efficient Fine-Tuning 摘要:参数高效微调(PEFT)是一种流行的方法,用于裁剪预训练的大型语言模型(LLM),特别是随着模型规模和任务多样性的增加。低秩自适应(LoRA)基于自适应过程本质上是低维的想法,即,显著的模型变化可以用相对较少的参数来表示。然而,与全参数微调相比...
我将这种方法称为“即时细调”(Just-in-time Fine-tuning),因为 LoRA 的训练速度非常快(在我的试验中,每个训练周期不到一秒)。 总结 本文展示了用批处理加速多个 LoRA 微调模型并行推断的可行性。我实现的 Punica 项目展现出了关于批处理大小几乎线性的吞吐量扩展,并且增加批处理大小并不显著增加延迟。
前缀调整(Prefix Tuning):通过在输入数据前增加前缀来给模型提供一些先验知识,以提升微调效果。 提示调整(Prompt Tuning):通过设计特定的提示(prompt)来引导模型更好地完成特定任务。 P-Tuning及P-Tuning v2:这些方法通过调整模型的注意力机制来提高微调效率。
作者说他之前看到了一篇 paper:Intrinsic Dimensionality Explains the Effectiveness of Language Model Fine-Tuning,这篇 paper 的结论是:预训练语言模型在下游任务微调后,权重矩阵其实具有很低的 "intrinsic rank"F-。 【关于 intrinsic rank 的理解】 "intrinsic" 直译是“内在的”、“固有的”,因此我看到有人直接...
On the other hand, Reference tuning-based fusion exhibits limitations concerning the requisite flexibility for the effective combination of multiple LoRAs. In response to these challenges, this paper introduces the Mixture of LoRA Experts (MoLE) approach, which harnesses hierarchical control and ...
We conclude with a discussion on potential future applications, such as zero-shot LoRA fine-tuning and model attribution. PDF Paper record Table 1: Quantitative clustering metrics. The training samples consist of data used to construct the embeddings. The test samples are data not seen during the...