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...
与LoRA 类似,Adapter Tuning 的目标是在不改变预训练模型的原始参数的前提下,使模型能够适应新的任务。 在Adapter Tuning 中,会在模型的每个层或某些特定层之间插入小的神经网络模块,称为“adapters”。这些 adapters 是可以训练的,而原始模型的参数则保持不变。 Adapter Tuning 的关键原理和步骤: 预训练模型作为基础...
LoRA是一种针对Transformer模型的轻量级自适应学习率调整方法。它通过在训练过程中动态调整学习率,使模型在不同的训练阶段能够自适应地学习不同的知识。LoRA的优点在于能够提高模型的训练效率和收敛速度,同时减少过拟合和欠拟合的问题。然而,LoRA也存在一定的缺点,例如它需要额外的计算资源来动态调整学习率。应用场景:适用...
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...
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: 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...
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。
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...
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...
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,...