形状为 input_dim x output_dimW_A=nn.Parameter(torch.empty(input_dim,rank))# LoRA权重AW_B=nn.Parameter(torch.empty(rank,output_dim))# LoRA权重B# 初始化LoRA权重nn.init.kaiming_uniform_(W_A,a=math.sqrt(5))nn.init.zeros_(W_B)defregular...
部署和使用：一旦训练完成并达到满意的效果，你可以将训练好的 LoRA 层与原始 Stable Diffusion 模型结合使用，以生成新的图像。由于 LoRA 层的参数较少，因此它们可以轻松地与原始模型一起存储和部署。具体的实现细节可能因使用的框架和库而有所不同。在实现上述步骤时，你可能需要查阅相关的文档和教程，以确保正确...
我们这里介绍一个近期训练LLM普遍使用的PEFT算法:LoRA(Low Rank Adaptation)[1]名思义,LoRA的核心思想是基于低秩的适配器进行优化。 1. 背景知识 1.1 什么是秩? 那么什么是秩呢?矩阵的秩(rank)分为行秩和列秩,行秩指的是矩阵的线性无关的行的个数,列秩同理。因为一个矩阵的行秩和列秩总是相等的,因此它们...
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 rank = 8 # 低秩适应的等级'r' W = ... # 来自预...
转载自https://icml.cc/virtual/2024/oral/35576[字幕由openai/whisper-large-v3-turbo + Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ生成(zero-shot)]Liu, S.-Y., Wang, C.-Y., Yin, H., Molchanov, P., Wang, Y.-C. F., Cheng, K.-T., , 视频播放量 618、弹幕量 0、点赞数 18、投硬
LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LAN GUAGE MODELS 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf 代码地址:https://github.com/microsoft/LoRA 摘要 自然语言处理的一个重要范式包括在一般领域数据上进行大规模的预训练 ,并适应特定的任务或领域。随着我们对更大的模型进行预训练,重新训练所有模型参数的完全...
Low-Rank Adaptation的适应过程的关键步骤包括初始化(从一个预训练的语言模型开始,并在其权重矩阵中添加一个低秩适应层)和微调(在新的任务或领域上训练模型,只更新低秩适应层,同时保持预训练模型的权重固定)。 与完全微调相比,Low-Rank Adaptation可以将GPT-3的可训练参数数量减少1万倍,计算硬件要求减少3倍。Low-...
【LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models】https:///github.com/microsoft/LoRA LoRA:大型语言模型的低秩适应。 长图 û收藏 15 评论 ñ27 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... 互联网科技博主 超话主持人(网路冷眼技术分享超话) ...
Low-rank adaptation (LoRA) is a technique for quickly adapting machine learning models to new contexts. LoRA helps make huge and complicated machine learning models much more suited for specific uses. It works by adding lightweight pieces to the original model, as opposed to changing the entire...
LoRA(Low-Rank Adaptation) 通过引⼊低秩矩阵分解,在减少计算资源和存储需求的同时,保持了预训练模型的初 始性能,稳定了微调过程,并降低了存储和部署成本。它特别适⽤于⼤规模模型的微调,在资源有限的环境中具有显 著的优势。 存储与计算效率:通过低秩适应(LoRA),可以显著减少所需存储的参数数量,并减少计算需求...