Prompt Tuning:针对输入层,引入prefix embeding,主要针对输入层,而非transformer层,可以减少一定的参数。 P-Tuning V2,优化思路与prefix tuning 一致,只是不仅考虑了transformer输入层,还考虑了transformer的所有层。 基于这些先验工作,首先adapter派系,相当于引入了额外的参数,在推理层会有速度的延迟,针对prompt Tuning派系...
前四节主要是理论分析,结合了 paper 中的公式和实验结果。后三节的内容则会结合源码解析,这样会有更深刻的认识。 为何可以引入低秩矩阵 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...
论文简述:在《LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-context Large Language Models》这篇论文中,作者提出了一种名为LongLoRA的高效微调方法,该方法可以在有限的计算成本下扩展预训练大型语言模型(LLM)的上下文大小。通常,使用长上下文大小的LLM进行训练具有较高
Visual Prompt Tuning: VPT通过引入task-specific learnable prompt去达到finetuning的效果，这个思路确实很...
具体来说就是往key_buffer和value_buffer中存放各个lora的A和B的参数，这个也就是paper中的第一个贡献...
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。
由于大模型全量微调时的显存占用过大,LoRA、Adapter、IA这些参数高效微调(Parameter-Efficient Tuning,简称PEFT)方法便成为了资源有限的机构和研究者微调大模型的标配。PEFT 方法的总体思路是冻结住大模型的主干参数,引入一小部分可训练的参数作为适配模块进行训练,以节省模型微调时的显存和参数存储开销。
An important paradigm of natural language processing consists of large-scale pre-training on general domain data and adaptation to particular tasks or domains. As we pre-train larger models, full fine-tuning, which retrains all model parameters, becomes less feasible. Using GPT-3 175B as an...
在每个领域内,作者探讨了两种不同的训练方案:「指令微调」(Instruction Finetuning, IFT)和***(Continued Pretraining, CPT);并采用「目标领域性能」和「源领域遗忘性能」来进行评估。其中: 「指令微调」是一种常见的微调方法,特别适用于LoRA。这种方法涉及使用QA问答数据集,这些数据集包含数千万到数亿个token。在...
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...