我们发布了一个便于将LoRA与PyTorch模型集成的软件包,并提供了我们对 RoBERTa、DeBERTa和GPT-2的实现和模型检查点,这些都可以在 GitHub - microsoft/LoRA: Code for loralib, an implementation of "LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models" 上找到。(另外hf有个peft包,也包括了 LoRA,用起来更方便)...
如今,LoRA(Low-Rank Adaptation)成为了一个特别重要的话题,无论是在大规模语言模型(LLM)还是稳定扩散模型(Stable diffusion model)等领域,它都扮演着至关重要的角色。在微调这些复杂模型时,LoRA已经成为不可或缺的工具。本文旨在为您提供一篇LoRA原文的解读,力求在保留原文所有信息的基础上,以最简明的方式呈现给您。
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。
import paddle import paddle.nn.functional as F from paddlenlp.transformers import GPTForPretraining, GPTChineseTokenizer # 加载预训练模型和分词器 model = GPTForPretraining.from_pretrained('gpt-cpm-large-cn') tokenizer = GPTChineseTokenizer.from_pretrained('gpt-cpm-large-cn') # 构造数据集和数据加...
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术,主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型(例如 GPT-3)通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。 LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层(_秩-分解矩阵...
Hu, Edward J., et al. 'Lora: Low-rank adaptation of large language models.'arXiv preprint arXiv:2106.09685(2021). Li, Chunyuan, et al. 'Measuring the intrinsic dimension of objective landscapes.'arXiv preprint arXiv:1804.08838(2018). ...
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models Edward J. Hu, Yelong Shen, Phillip Wallis, Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li, Shean Wang, Lu Wang, Weizhu Chen ICLR 2022|April 2022 Download BibTex An important paradigm of natural language processing consists of large-scale pre-training on genera...
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models Edward J. Hu, Yelong Shen, Phillip Wallis, Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li, Shean Wang, Lu Wang, Weizhu Chen ICLR 2022|April 2022 An important paradigm of natural language processing consists of large-scale pre-training on general domain dat...
【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) ...
论文《 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》提出将权重变化 ΔW 分解为秩较低的表示。(LoRA 不会直接分解矩阵,而是通过反向传播来学习分解的矩阵)。 在仔细研究 LoRA 之前,我们先简要解释一下规则微调期间的训练程序。首先是权重变化 ΔW。假设 W 表示给定神经网络层中的权重矩阵。然后,使用常规...