较大的lora_alpha会使LoRA更新的幅度更大,这意味着模型会更快地适应特定任务,但也可能导致过拟合;较小的lora_alpha会使更新较为温和,有助于模型的稳定性和泛化能力,但可能需要更多的训练步骤才能达到较好的性能。例如,在一个机器翻译任务中,如果lora_alpha设置得过大,模型可能会过度拟合训练数据中的翻译模式,导致...
from peft import LoraConfig, TaskType, get_peft_model import torch # 1. 加载数据集 dataset = load_dataset(path="text", data_files="corpus.txt") print("训练集大小:", len(dataset["train"])) print("一个样本数据:", dataset["train"][0]) print("一个样本数据:", dataset["train"][100...
{ "lora_r": 8, "lora_alpha": 16, "lora_dropout": 0.05, "lora_target_modules": [ "query_key_value" ] } 0x3:模型训练 1、训练Bloom模型的启动命令 # 如果是单张显卡,建议使用如下命令启动 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 finetune.py --model_config_file run_config/Bloom_config.json # ...
LoRA实现起来非常简单,注意在下面代码的第17行有一个参数\alpha,它是一个缩放参数,通常是一个常数。通过设置\alpha有助于在变化r时减少重新调整超参数的需求。 input_dim=768# 例如,预训练模型的隐藏大小output_dim=768# 例如,层的输出大小rank=8# 低秩适应的等级'r'W=...# 来自预训练网络的权重,形状为 in...
See #1929 (comment) At the moment, when using PiSSA or OLoRA with weight conversion to restore the original base weights, there is an error when either of rank_pattern, alpha_pattern, or rslora is ...
h += x @ (W_A @ W_B) * alpha# 使用缩放的LoRA权重 returnh 2.2 Transformer中的LoRA 理论上LoRA的思想可以应用到任何权值矩阵上,例如在Transformer的自注意机制中我们就有四个权值矩阵,,,另外在Transformer的全连接中也有两个权值矩阵。关于LoRA在Transformer的作用位置,作者在自注意力层做了一组对照实验...
h += x @ (W_A @ W_B) * alpha# 使用缩放的LoRA权重 returnh 2.2 Transformer中的LoRA 理论上LoRA的思想可以应用到任何权值矩阵上,例如在Transformer的自注意机制中我们就有四个权值矩阵,,,另外在Transformer的全连接中也有两个权值矩阵。关于LoRA在Transformer的作用位置,作者在自注意力层做了一组对照实验...
alpha参数将LoRA模型权重进行放缩从而防止下溢并稳定学习, 我们可以将其设置为network_dimension参数的一半。 使用alpha参数后,LoRA模型的参数W = W_{in} \times alpha / dim。alpha参数设置的越大,LoRA模型越倾向于拟合更多的细节,学习速率也越快。在原生LoRA模型中可以取值[1,dim],在LoCon或者LoHa模型中,推荐取值...
LoRA实现起来非常简单,注意在下面代码的第17行有一个参数alpha,它是一个缩放参数,通常是一个常数。通过设置alpha有助于在变化 Rank时减少重新调整超参数的需求。 input_dim = 768 # 例如,预训练模型的隐藏大小 output_dim = 768 # 例如,层的输出大小 ...
可训练参数的数量由秩r和原始权值的形状决定。其中 \hat{L}_{LoRA} 是我们应用LoRA的权值矩阵的数量。 5.2 RoBert 评估 在所有实验中,Base和large两个版本中 LoRA的 r_q 和r_v 都是8。在Base中, \alpha=8 , large 中 \alpha = 16 . 5.5 SCALING UP TO GPT-3 175B 并不是所有的方法都能从具有...