接下来会对目前大模型常用的一些微调方法进行简单的介绍,包括Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning、Adapter、LoRA等。 一、Prompt Tuning 大模型的运行机制是“下一个字词预测”,用户输入的提示词作为模型的上下文,模型会根据提示词进行续写,因此提示词的质量将极大地影响模型的返回结果。例如,“写一篇关于Transformer...
Prefix-tuning只在输入层拼接特殊前缀token,而P-tuning除了在输入层还在每一个中间层的输入上都拼接特殊的前缀向量。 LoRA方法 LoRA这类方法可以认为是一种可学习编辑大模型权重的方法。具体来说,对于tansformer的任意线性层都可以并行插入一个“旁路”模块,线性层的输入同时经过原始权重和“旁路”模块权重变换后将得到...
LoRA 在下游任务微调时,只调整自注意力机制模块的权重,并冻结 MLP 模块。所以对于大型 Transformer,使用 LoRA 可减少高达 2/3 的显存(VRAM)使用量。比如在 GPT-3 175B 上,使用 LoRA 可以将训练期间的 VRAM 消耗从 1.2TB 减少到 350GB。 2.3 LoRA 微调方法的主要优势 预训练模型参数可以被共享,用于为不同的...
LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种参数高效的微调方法,其核心思想是用更少的训练参数来近似全参数微调所得的增量参数。LoRA通过引入两个低秩矩阵A和B,将原始权重矩阵的更新表示为这两个矩阵的乘积(即AB),从而大大减少了可训练参数量。 应用场景:LoRA特别适用于资源受限的环境,如边缘计算、移动设备等。通过减少显存占...
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是一种半监督学习算法,旨在减少微调过程中的标签数据需求。它通过在预训练模型中引入可学习的参数,使得模型能够在只使用少量标签数据的情况下进行有效的微调。LoRA的主要思想是在保持预训练模型不变的情况下,通过调整可学习参数来适应特定任务。这种方法在自然语言处理和计算机视觉领域都取得了良好的效果。优点: 减少...
LoRA对决P-Tuning,谁更强? 在探索大模型的参数高效指令调优方法时,我们选择了StarCoder系列作为基础模型,并使用CommitPackFT+OASST数据集进行指令调优。我们实现了7种不同的调优方法,包括全参数微调(FFT)和6种PEFT方法,如LoRA、P-Tuning、(IA)3等。这些方法在1B、3B、7B和16B四个不同规模的模型上进行了实验。
人工智能大语言模型微调技术:SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型,即源模型。然后创建一个新的神经网络模型,即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出...
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...
LoRA: LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS Prefix Tuning: Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation, P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks P-Tuning: GPT Understands, Too Prompt Tuning: The Power of Scale fo...