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...
来自Northeastern University 及University of California, Riverside等大学的研究者发表了“Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large models: A Comprehensive Survey”对PEFT技术进行全面综述,探讨各种PEFT算法及其应用,为研究人员提供深入的理解。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2403.14608 以下为论文主要内容: 一、...
为了解决这个问题,PEFT库(Parameter-Efficient Fine-Tuning)应运而生。PEFT库是一种用于高效微调预训练语言模型的库。它的基本原理是不需要微调所有的模型参数,而是只微调少量的额外参数,从而显著降低计算和存储成本。通过只微调少量参数,PEFT库可以在不牺牲性能的情况下,实现大规模模型的快速适应。PEFT库的实现方法主要...
为此,PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)技术应运而生。PEFT是一种参数高效的微调方法,旨在在保持模型泛化能力的同时,仅通过微小的参数调整来适应特定任务。这种方法的核心思想是在微调过程中限制新引入的参数数量,从而减少过拟合的风险。一、PEFT的工作原理PEFT的基本思想是在微调过程中对预训练模型的参数进行限制,...
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...
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....
PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning参数高效微调) 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 ...
Index Terms: Large Language Model, Parameter-Efficient Fine-tuning, Computer System, Distributed System. 关键词:大型语言模型、参数高效微调、计算机系统、分布式系统。 1、Introduction Large Models (LMs) have recently captured considerable public interest. Their ability to understand context and nuances enable...
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...
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。...