LoRA 的一致性 LoRA 微调示意图 QLoRA微调-内存权衡 QLoRA的技术 来自数百次的微调经验 学习率调度器—Scheduler 优化器-Adam vs SGD 迭代训练 在更多层中使用 LoRA 平衡LoRA 超参数:R 和 Alpha 在单个 GPU 上训练 7B 参数模型 Q1: 数据集有多重要? Q2:LoRA 是否适用于域自适应? Q3: 如何确定最佳 r 值...
QLORA包含一种低精度存储数据类型(4-bit NormalFloat,简写为NF4)和一种计算数据类型(16-bit BrainFloat)。在实践中,QLORA权重张量使用时,需要将将张量去量化为BFloat16,然后在16位计算精度下进行矩阵乘法运算,在计算梯度时只对LoRA的参数计算梯度 4-bit NormalFloat Quantization Quant(量化) NF4 Quant 个人理解:...
LoRA 允许我们在单个 GPU 上微调 7B 参数规模的大语言模型。在这个特定情况下,采用最佳设置过的QLoRA(r=256,alpha=512),使用AdamW 优化器处理17.86 GB(50k 训练样例)的数据在A100上大约需要3个小时(此处为 Alpaca 数据集)。 LoRA使用QA QA-1 数据集有多重要? 数据集至关重要。正如LIMA论文的标题所说:对于对...
LoRA在自然语言处理任务中有广泛应用,如文本生成、机器翻译、情感分析等。通过LoRA微调,可以在保持模型性能的同时,显著降低计算成本。 二、QLoRA技术进阶 1. 原理创新 QLoRA是LoRA技术的进一步扩展,它通过引入量化技术来进一步减少内存使用和计算资源消耗。QLoRA通过冻结的4位量化预训练语言模型来传播梯度到低秩适配器(L...
随着大模型的飞速发展,在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新,从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、新的开源模型的理解等,几乎每天都有新的发展。 作为算法工程师,面对如此飞快的技术迭代,是否感觉到自己的学习步伐有点跟不上技术的发展?而且对这些新兴技术...
LoRA是用于训练自定义LLM的高效参数微调技术。本文作者Sebastian Raschka通过成百上千次实验，他为使用LoRA和QLoRA对LLM进行微调提供了实用见解，包括节省内存、选择最佳配置等。Sebastia是威斯康星大学麦迪逊分校的统计学助理教授，也是人工智能平台Lightning AI的LLM研究员。（本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：...
QLoRA是一种量化LoRA的技术，设计目的是在保持模型性能的同时，减小模型的内存占用。LoRA的应用实例 在实际应用中，Sebastian选择了一小部分数据集进行评估，包括TruthfulQA、BLiMP Causative和MMLU Global Facts，以及两位和四位数的简单计算任务。在过去的实验中，他发现调整LoRA的超参数可以显著改善模型性能。具体来说，...
QLORA 可以使用 4 位基础模型和低秩适配器 (LoRA) 复制 16 位完全微调性能。QLORA将微调65B参数模型的平均内存需求从>780GB的GPU内存降低到<48GB,与完全微调的16位基准相比,既不降低运行时间也不降低预测性能,这意味着可以在单个GPU上微调迄今为止最大的公开可用模型。 __EOF__ 作者:清风紫雪出处:https://www...
LoRA微调技术是一种使用低精度权重进行模型微调的方法。这种方法大大降低了模型的存储需求,同时也降低了计算成本。然而,由于使用了低精度权重,这种方法的准确性可能会受到一定的影响。 而在另一方面,QLoRA微调技术则使用高精度权重进行模型微调。与LoRA不同,QLoRA使用可学习的低秩适配器来调整预训练模型的权重。这些适配...
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 动机 大模型的参数量都在100B级别,由于算力的吃紧,在这个基础上进行所有参数的微调变得不可能。LoRA正是在这个背景下提出的解决方案。 原理 虽然模型的参数众多,但其实模型主要依赖低秩维度的内容(low intrinsic dimension),由此引出低秩自适应方法lora,通过低秩分解...