LoRA的原理比较简单,我们以整个神经网络模型的某一具体全连接层为例,先来看一下如果是在原始的全量参数上进行微调是怎么做的,其本质就是在原始模型参数上通过微调加入增量 W=W0+ΔW 。 对于大模型而言,参数量是巨大的,进行大模型的全参数微调所耗费的资源不是谁都能承担的。那么想对大模型进行微调有没有别的办...
与LoRA 类似,Adapter Tuning 的目标是在不改变预训练模型的原始参数的前提下,使模型能够适应新的任务。 在Adapter Tuning 中,会在模型的每个层或某些特定层之间插入小的神经网络模块,称为“adapters”。这些 adapters 是可以训练的,而原始模型的参数则保持不变。 Adapter Tuning 的关键原理和步骤: 预训练模型作为基础...
Prompt Tuning的优点在于简单易行且效果好,能够快速适应不同的任务和数据集。然而,Prompt Tuning也存在一定的缺点,例如提示的设计需要手动调整且提示的质量会对微调效果产生影响。应用场景:适用于各种需要添加提示信息的NLP任务,如问答系统、对话系统和文本生成等。综上所述,Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning...
大模型的低显存学习方法Lora和P-Tuning v2在减少参数调整的同时，实现了高效和低资源消耗的模型优化。Lora通过在全连接层中采用低秩分解，将增量参数分解为两个较小的全连接层A和B，有效地降低了微调参数的数量，避免了全参数微调的资源消耗。在Transformer中，Lora主要应用在multi-head attention部分，且具...
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...
LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)-- 一种大模型prompt-tuning调优方法 一、Pre-train + Fine-tuning范式 0x1:为什么要微调 对于数据集本身很小(几千张图片/几千段文本)的情况,从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的,因为越大的模型对数据量的要求越大,过拟合无法避免。这时候...
LoRA通过引入额外的线性层来减少对初始模型的过度依赖和过拟合问题;Adapter具有较低的计算成本和较好的性能,适用于小数据集;Prefix-tuning只微调预训练模型的前缀,减少了计算成本和过拟合的风险;P-tuning通过引入参数化转换矩阵来调整预训练模型的权重,减少了过度依赖;Prompt-tuning利用prompting技术修改预训练模型的输入,...
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。
专栏/动画科普大模型微调技术总结:何谓Adapter/LoRA/各种Tuning/统一 动画科普大模型微调技术总结:何谓Adapter/LoRA/各种Tuning/统一 2023年12月31日 15:02113浏览· 0点赞· 0评论 视频地址: 动画科普大模型微调技术总结:何谓Adapter/LoRA/各种Tuning/统一范式?
- LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型，减少计算负担，同时保持模型原有性能。- Adapter Tuning在模型的每层或选定层之间插入小型神经网络模块，称为“适配器”，仅调整适配器的参数以适应新任务。- Prefix Tuning为模型添加可训练的、任务特定的前缀，为不同任务保存不同...