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...
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适应性。 配置文件 在fintuning_demo目录下的config ds_zereo_2/ds_zereo_3.json:deepspeed配置文件。 lora.yaml/ptuning.yaml/sft.yaml: 模型不同方式的配置文件,包括模型参数、优化器参数、训练参数等。 这...
针对ChatGLM模型,因为其本身预训练的语料就包含了大量中文,已经能生成相当符合人类偏好的回答,因此对其进行进一步的通用中文指令精调意义不大, (这里给出我使用五万BELLE项目产生的中文指令数据集及在此基础上训练七个epoch后得到的LoRA权重,各位可自行对比与原ChatGLM的区别) 后续会直接尝试基于LoRA、P-tuning v2等参...
搜索空间定义:根据ptuning方法定义搜索空间,包括学习率、优化器、批次大小等超参数。 ptuning训练:使用强化学习算法训练策略网络,指导模型参数调整方向。 模型微调:根据ptuning结果调整模型参数。 lora处理:将调整后的模型参数进行lora处理,降低模型复杂度。 验证与测试:使用验证数据集评估微调后的模型性能并进行超参数调整。
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...
LoRA是一种改进的微调方法,旨在解决SFT中学习率选择困难的问题。在LoRA中,学习率是根据模型在训练过程中的表现动态调整的。这种方法可以更好地平衡模型在训练和验证数据集上的表现,从而提高模型的泛化能力。 P-tuning v2:P-tuning v2是一种基于预训练模型微调的方法。在此方法中,预训练模型在微调阶段会根据任务需求...