一、Lora 1.原理解析 开局一张图,下面... 1)详细介绍 LoRA的原理比较简单,我们以整个神经网络模型的某一具体全连接层为例,先来看一下如果是在原始的全量参数上进行微调是怎么做的,其本质就是在原始模型参数上通过微调加入增量 W=W0+ΔW 。 对于大模型而言,参数量是巨大的,进行大模型的全参数微调所耗费的...
p tuning v2 soft prompt比较依靠模型参数量,在参数量超过10B的模型上,效果追上了fine-tune,但是p tuning v2因为每层插入了token,增大模型训练的改变量,更加适用于小一点的模型。 chatglm使用p tuning v2微调代码: 三、Lora Lora主要在模型中注入可训练模块,大模型在预训练完收敛之后模型包含许多进行矩阵乘法的稠密...
大模型的低显存学习方法Lora和P-Tuning v2在减少参数调整的同时，实现了高效和低资源消耗的模型优化。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...
在这种情况下,作者在客户端和服务器端都部署了可信执行环境(TEE),并将经过微调的结构(LoRA或P-tuning v2的嵌入)放入TEE中。然后,通过轻量级加密,在TEE和一般环境中执行安全通信。为了进一步降低设备成本,提高模型性能和准确度,作者提出了一种分割微调方案。具体而言,作者通过层次切割LLM,并将后层放置在服务器端的...