LoRA(Low-Rank Adaptation)假设模型在任务适配过程中权重的改变量可以是低秩的。 LoRA通过在预训练模型中引入一个额外的线性层(由低秩矩阵A和B组成),并使用特定任务的训练数据来微调这个线性层,从而实现对模型的高效微调。 假设预训练参数为W_0\in\mathbb{R}^{n\times m},那么全量微调时的更新量自然也 是一个...
存储和计算效率:LoRA通过优化训练过程中权重更新的低秩分解矩阵,大大减少了可训练参数的数量,从而降低了存储和计算需求。 无需额外的推理延迟:与适配器层不同,LoRA在训练过程中并行地添加可训练的低秩矩阵,因此不会引入额外的推理延迟。 高度可组合性:LoRA可以与许多现有方法(如前缀调整)结合使用,进一步提高模型的效果...
GLoRA:One-for-All: Generalized LoRA for Parameter-Efficient Fine-tuning O、Abstract 本文在 LoRA 的基础上,提出一种广义 LoRA (GLoRA,Generalized LoRA)。与 LoRA 相比,GLoRA 的理论更加通用,它采用一个通用的模块,来优化预训练的模型权重。 一、Motivation nameformulatheoryweakness VPT [x1,Z1,E1]=L1(...
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: Code for loralib, an implement...
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...
统一视角理解参数效率微调 低参数微调在模型规模与计算资源日益增长的背景下，逐渐受到关注。此方法包括LoRA、Prefix-tuning、P-tuning、Adapter等。它们旨在减少计算资源消耗，同时在单一或垂直任务上达到与全参数微调相媲美的性能。通过统一视角，我们能全面审视这些方法的优劣，并发现可能的扩展算法。这种视角...
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 ...
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) methods enable efficient adaptation of large pretrained models to new tasks. NVIDIA NIM for LLMs (NIM for LLMs) supports LoRA PEFT adapters trained by the NeMo Framework and Hugging Face Transformers libraries. When submitting inference requests to the NIM, ...
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...
MoRA大模型微调:让LoRA的秩高高高 | 今天读到idea很有意思的一个LoRA改进版本MoRA,简记之为论文简读第45期:MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning链接 动机:LoRA的低秩限制了其记忆能力,设输入维数为d,输出维数为k,LoRA的秩为r,一共有r*(d+k)的参数,最高的秩应该是r' = sqrt(r...