Fine-tuning (微调),是指在新数据集上调整预训练模型的权重,从而提高模型在特定领域,或特定任务上的性能。下图演示了这一过程: LoRA 是近年来对大模型最重要的贡献之一,它通过只修改模型一小部分的参数,重新定义了对大模型微调的方法。 LoRA 提出后,出现了许多 LoRA 的变体,每种变体都针对特定的挑战进行了改进与...
本文介绍使用PEFT( 参数高效微调, Parameter Efficient Fine-Tuning)的LoRA方法,来通过调整模型的一小部分参数来实现模型的fine-tuning。 使用的微调方法为 LoRA(低秩适应, Low Rank Adaptation)在微调过程中通过低秩分解来模拟参数的改变量,保持模型大部分参数的低秩结构,提高效率。大概做法: 做pretrain模型旁边增加一个...
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。 核心原理:PLM(预训练模型...
SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型,即源模型。然后创建一个新的神经网络模型,即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识,且这些知识同样适用于目标数据集。源模型的输出层与源数据集的标签紧密相关,...
也就是说,通过将LoRA的秩r设置为预先训练的权重矩阵的秩,大致恢复了完全微调(fully finetuning)的表现力。增加r可以提高LoRA对完整微调更新的近似值,但在实践中,r的值非常小就足够了,这样能够在对性能影响最小的情况下显著降低计算和内存成本。例如,仅使用总参数的0.01%的LoRA来微调GPT-3,并且仍然可以实现与完全...
由于我们的目标是对模型进行fine-tuning,所以我们得有一个fine-tuning的目标,由于原始模型对中文支持并不好,所以我们的目标就有了,用中文语料库让模型更好的支持中文,这个社区也给我准备好了,我们直接下载中文的语料库就好了,在本地执行 wget https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora/blob/main/data/trans...
LoRA (Learned Representations for Finetuning) LoRA是一种新型的微调方法,旨在解决预训练模型微调过程中存在的两大问题:模型调整过程中对初始模型过度依赖以及微调过程中存在的过拟合问题。LoRA通过在预训练模型中引入一个额外的线性层,并使用特定任务的训练数据来微调这个线性层。这种方法使模型能够更好地适应特定任务,...
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。
展示了其在个性化回复生成方面的应用潜力。对比其他微调方法：相较于主流微调方法如PTuning和Freeze，LoRa在降低资源需求和减少推理延迟方面表现出明显优势。技术获取与持续学习：对LoRa高效参数微调感兴趣的用户，可以通过关注相关公众号或技术社区，获取更多技术资讯和学习资源。
原文：https://magazine.sebastianraschka.com/p/practical-tips-for-finetuning-llms）作者 | Sebastian Raschka OneFlow编译 翻译｜杨婷、宛子琳 LoRA（低秩自适应）是目前用于高效训练定制语言大模型（LLM）的最广泛和最有效的技术之一。对于那些对开源LLM感兴趣的人来说，这是一项值得熟悉的关键技术。上个月，我...