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学习,少样本学习分为离散型模板和连续性模板,离散性模板主要是构建文字描述模板,而连续型模板则是插入连续型token构成的模板,之前文章中我也讲述了离散型...
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...
LoRAP-tuning v2Freeze 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...
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...
P-Tuning v2则是在embedding层和Self-Attention部分添加额外的可训练参数。应用时，新参数的维度根据任务难度调整。尽管两者都保持大模型大部分参数不变，仅微调少量新参数，但Lora的优势在于不会增加推理时间。P-Tuning v2的低参数量策略也体现了其资源效率。这两种方法可能都基于大模型的内在特性，即大...
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...
3、LoRA 微调方法; 4、P-tuning V1 5、P-tuning V2 #LLM(大型语言模型)#AI大模型#微调大语言模型#AI 产品经理#面试问题 +5 发布于 2024-07-22 22:18・IP 属地上海 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 登录知乎,您可以享受以下权益: ...
SFT方法 P-Tuning v2、LORA、QLoRA、冻结(Freeze) https://www.guyuehome.com/44305待 https://zhuanlan.zhihu.com/p/620618701待
参数效率高:LoRA通过仅微调少量额外参数而不是整个模型,显著减少了微调所需的计算资源和存储空间。 避免灾难性遗忘:由于大部分预训练模型的参数保持不变,LoRA可以减轻在全参数微调过程中可能出现的灾难性遗忘问题。 适应性强:LoRA不仅适用于语言模型,还可以扩展到其他类型的模型,如稳定扩散模型等,显示出良好的灵活性和...