结果表明,LoRA-FA 可以接近全量微调及标准 LoRA 方法所达到的微调精度。 例如,从 RoBERTa 模型的实验结果中可以看出,在大多数情况下,LoRA-FA 的表现比 LoRA 要好或几乎持平。使用 LoRA-FA 而不是 LoRA 时,并未出现模型性能显著下降的情况: 此外,在开源 LLaMA-7b 模型的情况下,作者发现到 LoRA-FA 技术的表现...
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...
LORA，即Language-oriented Reinforcement Adapter，是一种专为自然语言处理设计的强化学习算法。它通过引入可学习的参数来改进模型的性能，同时保持了原始模型的结构和参数的稀疏性。在NLP任务中，微调技术常被用来调整预训练模型以适应特定数据集，而LORA正是在这一背景下应运而生，旨在提高微调的效率和效果。另一方面，...
LoRA微调方法不会 对Transformer的每个权重矩阵采用秩分解。 P-tuning v2微调方法是在P-tuning v1的基础上引入了prefix-tuning的思想 常见误区:1.P-tuning v1微调方法能微调实体识别的任务、2.P-tuning v1微调方法在效果上可以媲美全参数微调的方式 3.P-tuning v2微调方法在自然语言理解任务上表现不佳 P-...
本文将对大模型微调的几种方法进行介绍和比较,包括LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning。这些方法都可以有效地优化模型性能,提高模型在特定任务上的准确率。 LoRALoRA是一种轻量级的微调方法,通过在预训练模型中引入可学习的低秩矩阵来调整模型参数。这种方法可以在保持模型性能的同时降低计算成本。LoRA...
peft代码解读:Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning、Prompt Tuning 随着科技的发展,软件和硬件的性能不断提升,编码技术也日益重要。Peft代码解读是一种用于优化编码技术的工具,它可以帮助我们更好地理解和改进编码过程,提高程序性能。在本文中,我们将重点介绍Peft代码解读中的Prefix tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning等关...
from peft import ( get_peft_config, get_peft_model, get_peft_model_state_dict, set_peft_model_state_dict, LoraConfig, PeftType, PrefixTuningConfig, PromptEncoderConfig,)peft_config = LoraConfig(task_type="SEQ_CLS", inference_mode=False, r=8,...
Lora和PTuning v2的低显存学习原理分析如下：Lora原理： 低秩分解：Lora通过在全连接层中采用低秩分解技术，将增量参数分解为两个较小的全连接层A和B。这种方法有效地降低了微调参数的数量，从而避免了全参数微调所带来的高昂资源消耗。 应用位置：在Transformer模型中，Lora主要应用在multihead attention部分...
LoRA P-tuning v2 Freeze 2. LoRA 微调方法 2.1 LoRA 微调方法的基本概念 LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models),直译为大语言模型的低阶自适应。LoRA 的基本原理是冻结预训练好的模型权重参数,在冻结原模型参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参...
总之,大模型微调是提高模型性能的重要手段。通过对LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning等主流微调方法的总结,我们可以更好地理解和应用这些技术,从而在实际应用中取得更好的效果。