在模型微调时,W0被冻结,不接受梯度更新,只微调参数A和B。与所有参数参与模型微调相比,此时该步骤模型微调的参数量由d×k变成d×r+r×k,而r≪min(d,k),因此微调参数量大量减少了。 如下图所示,LoRA 微调时,对A使用随机高斯初始化,对B使用零初始化,因此ΔW=BA在训练开始时为零。 对Transformer 的每一层结构都采用
PEFT包括LORA、QLoRA、Adapter Tuning、Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning及P-Tuning v2等。 下图示例了7个主流微调方法在Transformer网络架构的作用位置和简要说明,下面一一详细介绍。 1、LORA LoRA是一种用于微调大型预训练语言模型(如GPT-3或BERT)的方法。它的核心思想是在模型的关键层中添加小型、低秩的矩阵...
LORA与P-tuning：大模型微调的两大方法在自然语言处理领域，随着大规模预训练模型的应用日益广泛，如何高效地对其进行微调以适应特定任务成为了研究的热点。其中，LORA微调与P-tuning微调是两种备受关注的方法。LORA，即Language-oriented Reinforcement Adapter，是一种专为自然语言处理设计的强化学习算法。它通过引入可学习...
前缀调优(Prefix Tuning) 前缀调优的效率(Efficiency of Prefix Tuning) Prompt Tuning(提示调整) Prompt Tuning的效率(Efficiency of Prompt Tuning) LoRA vs Prompt Tuning LoRA 和 PEFT 与完整 Finetuning 的比较 (LoRA and PEFT in comparison to full Finetuning) 为什么应该针对您的业务用例微调模型(Why you ...
P-Tuning是一种高效的微调方法,其核心思想是将传统的固定提示(Prompt)转换为可学习的嵌入(Embedding)层,并通过一个简单的神经网络(如MLP或LSTM)对这些嵌入进行处理。这样,模型就可以根据特定任务动态地调整这些提示。 应用场景:P-Tuning特别适用于那些需要高度定制化提示的任务,如情感分析、文本生成等。通过动态调整...
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。由于这些新增参数数量...
在大模型时代,微调是使模型适应特定任务的关键步骤。本文将介绍五种大模型微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并总结它们的优缺点。
解析大模型常用微调方法:P-Tuning、Prefix Tuning、Adapter、LoRA 看这篇就够了!赶紧收藏!,预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们
LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法:思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上,少则数十亿,多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时,如果想要full-tuning所有模型参数,看着是不太实际,一来需要相当多的硬件设备(GPU),二来需要相当长的训练时间。因此,我...
从而提高微调训练的收敛效率和模型性能;LoRA-FA(Frozen-A)则通过冻结矩阵,微调时只训练矩阵,从而将更新参数数量减半,效率更高,同时具有与普通LoRA相当的性能;还有LoRA-drop通过引入的算法来决定哪些层由LoRA微调,哪些层不需要;AdaLoRA则针对不同的LoRA层设置不同的秩(在原始的LoRA方法中,秩固定),有些层重要一些,...