在人工智能(AI)领域,模型的规模和复杂性不断增加,这使得传统的全参数微调(Full Fine-Tuning)方法在计算资源和时间成本上变得愈发昂贵。参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT)作为一种新兴的优化策略,旨在通过最小化需要调整的参数数量,实现高效的模型适应和性能提升。本文将深入探讨PEFT的核心概念、技术...
【一】传统Fine-Tuning方法 1、传统的Fine Tuning方法通过将梯度传导给下游任务,微调模型的所有参数。 2、在GPT-3中,我们曾介绍过In-context Learning,它通过手动设计“prompt”喂给模型,过度依赖人为设计,完全无需更新模型参数。 标准的fine-tuning方法是非参数高效的,对于每个下游task来说,都需要copy一个模型并进行...
huggingface:PEFT (huggingface.co) github:GitHub - huggingface/peft: 🤗 PEFT: State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning. 概念:其核心理念是通过仅调整模型的一小部分参数,而保持大部分预训练参数不变,从而大幅减少计算资源和存储需求 LORA(Low-Rank Adaptation低秩适应) github:GitHub - microsoft/LoRA...
PEFT_SCHEME="lora" Set the concat sampling probability. This depends on the number of files being passed in the train set and how much percentage of the fine tuning data would you like to use from each file. Note sum of concat sampling probabilities should be 1.0. For example, the followi...
2.2 Part Parameter Tuning 通过训练预训练模型中部分参数,减少模型训练参数,提升模型训练效率,其中包括 layernorm&head tune(只训练模型的 layernorm 和 head 层)等。 代表论文: 论文标题: BitFit: Simple Parameter-efficient Fine-tuning for Transformer-based Masked Language-models ...
NeMo 2.0 introduces a complete overhaul of Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT). The new design formulates PEFT as a Model Transform that freezes the base model and inserts trainable adapters at specific locations within the model.The following section describes the hierarchy of class objects....
大模型时代的热门话题，即如何高效地将通用预训练大语言模型适配到各种下游任务中，一种技术叫Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)。PEFT旨在提高微调效率，通过少量参数调整，使预训练模型适应特定任务，降低存储与部署成本，实现大模型在不同垂直场景的高效应用。PEFT技术具有以下应用特性：通过在模型内部...
二、parameter-efficient fine-tuning技术 参数高效的fine-tuning,简称PEFT,旨在在尽可能减少所需的参数和计算资源的情况下,实现对预训练语言模型的有效微调。它是自然语言处理(NLP)中一组用于将预训练语言模型适应特定任务的方法,其所需参数和计算资源比传统的fine-tuning方法更少。
在探讨大模型领域，Parameter-Efficient Fine-Tuning（PEFT）技术成为了解决预训练模型应用成本问题的关键。通过PEFT，我们能够在保持原有预训练模型性能的基础上，显著减少微调参数的数量和计算复杂度。这一技术的核心理念是，利用预训练模型中大部分参数保持不变，仅微调其中的一小部分，以此来实现参数效率。...
Prefix-tuning直接调整attention层计算后的输出，通过学习特定的前缀参数，从而影响K/V矩阵部分。此方法与前两种略有不同，主要关注的是与特定前缀参数相关的计算。总结比较各方法，它们的设计思路各有侧重，如图所示。考虑到方法的设计维度，我们可以探索更高效、更灵活的参数效率微调算法。扩展算法方面，需...