一、Lora 1.原理解析 开局一张图,下面... 1)详细介绍 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...
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...
Lora是一种针对大规模分布式系统的机器学习框架,它能够有效地处理大规模数据集,并支持分布式训练。对于chatGLM-6B模型的微调,Lora可以提供以下支持: 大规模数据处理:Lora支持对大规模数据集进行处理和分析,这对于进行微调所需的样本准备工作来说是非常有利的。通过使用Lora,我们可以高效地处理大量的文本数据,将其转化为...
Prompt-tuningPrompt-tuning是一种基于预训练语言模型的微调方法,通过将输入文本的前缀替换为可学习的提示词来调整模型参数。这些提示词可以是任何与任务相关的词汇或短语,用于指导模型更好地理解输入文本的语义信息。Prompt-tuning的主要思想是通过更新提示词的参数来改变模型的输出分布,使其更符合特定任务的语义信息。这种...
LoRA P-tuning v2 Freeze 2. LoRA 微调方法 2.1 LoRA 微调方法的基本概念 LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models),直译为大语言模型的低阶自适应。LoRA 的基本原理是冻结预训练好的模型权重参数,在冻结原模型参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参...
LoRA P-tuning v2 Freeze 2. LoRA 微调方法 2.1 LoRA 微调方法的基本概念 LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models),直译为大语言模型的低阶自适应。LoRA 的基本原理是冻结预训练好的模型权重参数,在冻结原模型参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参...
通俗理解大模型从预训练到微调实战!P-Tuning微调、Lora-QLora、RLHF基于人类反馈的强化学习共计2条视频,包括:大模型项目引入、1-2节 从预训练到微调等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
3. GLM模型包括GLM、GLM 130B和GLM 6B等不同规模的模型,需要不同算力来实现高效微调或全量微调。 4. Finetune过程中,介绍了Mixed Precision和ZeRO优化器等基础知识,以及P tuning和Lora等高效微调方法。 5. 借助Gradio,可以将模型前端部署,实现与用户的交互。
LoRA通过引入额外的线性层来减少对初始模型的过度依赖和过拟合问题;Adapter具有较低的计算成本和较好的性能,适用于小数据集;Prefix-tuning只微调预训练模型的前缀,减少了计算成本和过拟合的风险;P-tuning通过引入参数化转换矩阵来调整预训练模型的权重,减少了过度依赖;Prompt-tuning利用prompting技术修改预训练模型的输入,...
P-Tuning v2 LoRA QLoRA 冻结方法 Freeze 方法意思是,只用少部分参数训练,把模型的大部分参数冻结。 只要设置微调层的参数: # 遍历模型的所有参数和名称 for name, param in model.named_parameters(): # 指定冻结层,(layers.27, layers.26, layers.25, layers.24, layers.23)之外的所有参数 ...