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...
1 Prefix-Tuning 2 Prompt-Tuning 3 P-Tuning 4 p-Tuning v2 5 LoRA 6 QLoRA - ✅Prefix-Tuning: Prefix-Tuning是一种针对自注意力机制的微调方法,它通过向输入序列添加一组可训练的前缀(prefix)向量来引导模型的注意力。这些前缀向量与模型的键(keys)和值(values)拼接,形成新的输入表示。 - Prefix-Tuning...
chatglm_tuning: 基于 LoRA 和 P-Tuning v2 的 ChatGLM-6B 高效参数微调 ChatGLM-6B 是一个清华开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B ...
Lora 参数: r: LoRA 的秩。 lora_alpha: LoRA 的缩放因子。 lora_dropout: 在 LoRA 层使用的 dropout 概率。 P-TuningV2 参数: num_virtual_tokens: 虚拟 token 的数量。 num_attention_heads: 2: P-TuningV2 的注意力头数(不要改动)。 token_dim: 256: P-TuningV2 的 token 维度(不要改动)。