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...
如果使用DeepSpeed进行训练，请设置DeepSpeed配置文件的绝对路径deepspeed ds_zero_2.json是否使用CPU进行训练，默认为Falseuse_cpu false PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) 类型，默认为LORApeft_type LORA任务类型，默认为因果语言模型task_type CAUSAL_LM 4.LORA适配器的秩，默认为8 r 8LORA适配器的alpha值，...
P_TUNING peft_config = PromptEncoderConfig(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=20, encoder_hidden_size=128) elif p_type == "lora": peft_type = PeftType.LORA peft_config = LoraConfig(task_type="SEQ_CLS", inference_mode=False, r=8, lora_alpha=16, lora_dropout=0.1) # print(...
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...
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...
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。 6. 使用Finetune方法,4bit量化的情况下可以用7GB,否则需要十几个GB,全量微调的话需要50多个GB,使用4张A100可以跑起来。 7. 借助NVIDIA Pytorch,可在...
LoRA是一种轻量级的微调方法,通过在预训练模型中引入可学习的低秩矩阵来调整模型参数。这种方法可以在保持模型性能的同时降低计算成本。LoRA的主要思想是将原始模型的权重矩阵分解为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵的和。在训练过程中,LoRA会更新低秩矩阵的参数,而保持稀疏矩阵不变。这种分解方式可以在不损失模型性能的情况下...
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,对应的、矩阵的秩高一些,有的层发挥的...
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是一种自监督学习方法,它通过学习正交矩阵来对模型进行正则化。LoRA通过对原始模型参数进行正交分解,并学习其中的正交矩阵来达到微调的效果。这种方法可以有效地减少参数数量,加速训练过程,并且可以应用于大规模模型。然而,LoRA需要更多的计算资源和时间来训练模型。 P-tuning v2P-tuning v2是一种半监督学习方法,它...