现在国内一般微调比较多的模型应该是chatglm,chatglm刚出来的时候少资源情况下只能微调几层,微调效果不好,后续引入了p tuning v2的方法来少资源微调。同样还有另一种方法来微调,peft包中就集成Lora的方法,下面我会详细介绍下两种方法的区别。 二、p tuning v2 p tuning v2并不是一个新技术,而是之前用于少样本...
1)和原模型相比完全没有推理延时。 2)可插拔式的使用,可以快速针对不同的下游任务训练不同的lora权重(尝试过stable diffuion的不同LORA之后可以深刻的体会到它的优势) 3)低参数,适合小样本场景。 二、P-Tuning v2的原理解析 又是一张图,随后... 看上图右侧的红色箭头部分,P-Tuning v2的做法就是除了在embed...
Lora通过在全连接层中采用低秩分解，将增量参数分解为两个较小的全连接层A和B，有效地降低了微调参数的数量，避免了全参数微调的资源消耗。在Transformer中，Lora主要应用在multi-head attention部分，且具有零推理延时、可插拔和适合小样本场景的优点。P-Tuning v2则是在embedding层和Self-Attention部分添加...
LoRA是一种新型的微调方法,旨在解决SFT中的过拟合问题。LoRA通过增加一个参数来调整模型中的知识级别,从而使模型更好地适应特定任务。这种方法不需要大量带标签的数据,但可能需要更多的计算资源。 P-tuning v2P-tuning v2是一种改进的微调方法,通过使用预训练模型的一部分来进行微调,而不是使用整个预训练模型。这种...
LoRA可以应用于各种自然语言处理任务,包括文本生成、机器翻译、情感分析等。它有助于模型更好地适应不同领域或特定领域的数据。 第三部分:P-tuning v2 微调方法 简介 P-tuning是一种适用于多语言和跨语言任务的微调方法,它的目标是使模型能够在不同语言之间进行迁移学习。P-tuning v2是其改进版本,增强了模型的通用...
- LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型，减少计算负担，同时保持模型原有性能。- Adapter Tuning在模型的每层或选定层之间插入小型神经网络模块，称为“适配器”，仅调整适配器的参数以适应新任务。- Prefix Tuning为模型添加可训练的、任务特定的前缀，为不同任务保存不同...
Prefix-Tuning Prompt Tuning P-Tuning v1 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...
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。
总的来说，P-Tuning v2的核心思想是让模型变得更加轻便、更加高效，同时尽可能地保持模型的性能不受影响...