为了解决这个问题,Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning等四种技术被提出,它们可以帮助加速Transformer的微调过程。一、Prefix TuningPrefix Tuning是一种针对Transformer模型进行微调的方法,它通过在模型输入中添加特定前缀,使模型在训练过程中关注这些前缀的信息。这种方法的优点在于简单易行,适用于各种不同的任务...
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...
p tuning v2 soft prompt比较依靠模型参数量,在参数量超过10B的模型上,效果追上了fine-tune,但是p tuning v2因为每层插入了token,增大模型训练的改变量,更加适用于小一点的模型。 chatglm使用p tuning v2微调代码: 三、Lora Lora主要在模型中注入可训练模块,大模型在预训练完收敛之后模型包含许多进行矩阵乘法的稠密...
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...
基于清华开源的chatglm6b分别用lora和ptuning两种方式微调,没有使用量化的的情况下,lora需要29G显存,ptuning需要24G显存,最后用微调后的模型做推理需要13G显存(和原chatglm6b一样),供参考～ 参考这位大佬的帖子(感谢分享～):https://github.com/HarderThenHarder/transformers_tasks/tree/main/LLM/finetune 展开更多...
P-Tuning微调、Lora-QLora、RLHF基于人类反馈的强化学习微调,代码讲解 人工智能-研究院 759 19 《强化学习》第5章 蒙特卡洛MC方法 LLM张老师 801 0 强烈推荐!这是我见过最好的【Python+机器学习+深度学习】教程,可能是人工智能课程巅峰之作!数学/强化学习/自然语言处理/图像识别 王老师谈AI 417 17 【代码...
deepspeed 和普通训练(lora ptuning) batch_size 只能设置4以下 不然会OOM #233 markWJJ opened this issue May 18, 2023· 21 comments Comments markWJJ commented May 18, 2023 A100 单卡下 不管什么方式 batch_sized大于4就会OOM,并且模型显存占用和batch_size成线性,请问是什么原因 Author markWJJ comment...
在这种情况下,作者在客户端和服务器端都部署了可信执行环境(TEE),并将经过微调的结构(LoRA或P-tuning v2的嵌入)放入TEE中。然后,通过轻量级加密,在TEE和一般环境中执行安全通信。为了进一步降低设备成本,提高模型性能和准确度,作者提出了一种分割微调方案。具体而言,作者通过层次切割LLM,并将后层放置在服务器端的...
4 P-Tuning 5 Prompt-Tuning . ✅ LoRA: LoRA是一种适用于大模型微调的低秩逼近方法。它通过在预训练模型的层间添加低秩矩阵来引入新参数,这些矩阵可以捕捉任务相关的信息而不会对原始模型参数造成显著影响。LoRA方法的优势在于其能够有效地减少微调过程中所需的额外计算资源和存储需求,同时保持模型的性能。
We unified the interfaces of instruction-tuning data (e.g., CoT data), multiple LLMs and parameter-efficient methods (e.g., lora, p-tuning) together for easy use. We welcome open-source enthusiasts to initiate any meaningful PR on this repo and integrate