我们正在使用一种称为QLoRA的量化版本的LoRA,这意味着我们希望在LoRA微调中使用量化,将量化应用于我们前面提到的更新权重(以及其他可以量化的操作)。 参数use_4bit(第6行)设置为True,以使用高保真的4位微调,这是后来在QLoRA论文中引入的,以实现比LLM.int8论文中引入的8位量化更低的内存要求。 设置bnb_4bit_com...
这进一步验证了LoRA和全参数微调在不同任务上的性能差异。 结论 LoRA和全参数微调各有优劣,选择哪种策略取决于具体的应用场景和需求。在微调LLaMA 2等大型语言模型时,开发者应综合考虑计算资源、训练时间、模型性能等多个因素,做出合理的选择。此外,还可以尝试结合两种方法的优点,如先进行LoRA微调以减少计算资源消耗,...
然后就是需要一个HF帐户。然后转到settings，创建至少具有读权限的API令牌。因为在训练脚本时将使用它下载预训练的Llama 2模型和数据集。最后就是请求访问Llama 2模型。等待Meta AI和HF的邮件。这可能要1-2天。准备数据集 指令微调是一种常用技术，用于为特定的下游用例微调基本LLM。训练示例如下:Below is an instru...
最初的LoRA论文专注于仅对“Q”和“V”注意力矩阵进行微调，并取得了可观的成果，证明了该技术的有效性。但随后的研究表明，对其他层甚至所有层进行微调能够改善效果。我们推测，将LoRA应用于更多的层可以使我们更接近于实现全参数微调的能力。因此，我们选择在所有层上实施LoRA。基础学习率：1e-4 学习率1e-4已...
LoRA是一种基于矩阵低秩分解的微调方法,它只需要训练模型的一小部分参数,而不是全部参数。这种方法的好处是可以大大减少训练时间和计算资源的需求。在LLaMA 2大型语言模型上,LoRA可以将训练参数减少10,000倍,GPU内存减少3倍。此外,尽管LoRA训练的参数数量大大减少,但在RoBERTa, DeBERTa, GPT-2和GPT-3等模型上,使用...
KK大魔王:从0开始微调LLama2系列 (3) - Lora微调 KK大魔王:从0开始微调LLama2系列 (4) - 利用DS-Chat进行全模型微调 前言 在上一期完成对模型简单体验之后,在这一期我们正式准备进行模型微调。模型微调的原理是利用一些特定领域的数据来提高模型在某些方面/领域的表现,增强模型的专业性、准确率等等。 本文首先介...
提供LoRA微调和全量参数微调代码,训练数据为data/train_sft.csv,验证数据为data/dev_sft.csv,数据格式为"Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。 1.LoRA微调脚本 LoRA微调脚本train/sft/finetune_lora.sh如下所示: output_model=save...
Llama2作为其中的一个先进代表,通过其庞大的参数规模和深度学习机制,展现了在多种NLP任务上的卓越性能。然而,为了使Llama2更好地适应特定的应用场景,对其进行微调(Fine-tuning)成为了一个关键步骤。本文将详细介绍如何使用LoRA(Low-Rank Adaptation)技术对Llama2进行微调。 一、Llama2简介 Llama2是Meta AI的研究成果...
LongLoRA 基于以上分析,本文作者提出了LongLoRA微调方法,它可以扩展预训练LLM的下文长度,例如:LLaMA、LLaMA2等。在一台 8× A100 机器上,微调后的LLaMA2-7B模型上下文长度可以达到100k,微调后的LLaMA2-70B模型上下文长度可以高达 32k 。 LoRA的主要工作原理是通过使用低秩权重更新来近似完全微调,地作者发现短...
在实际应用中,LoRA微调已经被广泛应用于各种NLP任务中。例如,在聊天机器人领域,开发者可以利用LoRA技术对Llama2-7B模型进行微调,使其更好地适应特定领域或场景的对话需求。此外,LoRA微调还可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等多种NLP任务中。 六、总结 LoRA技术为大型预训练语言模型的微调提供了一种高效且实用的方...