···# 使用 get_peft_model 封装 model(顺便添加一个 adapter 名为 "memory_encoder")model = get_peft_model(model, peft_config, adapter_name="memory_encoder")# 然后再添加两个 adapters "get_memory_slot_num" 和 "memory_merge"model.add_adapter(peft_config=peft_config, adapter_name="get_memo...
[2]https://github.com/shibing624/MedicalGPT/blob/main/merge_peft_adapter.py
通过深入解析Peft Adapter与LLM的融合技术,我们可以看到这种技术在自然语言处理领域具有广阔的应用前景。通过集成各种适配器到LLM中,我们可以实现对模型的高效微调和优化,从而提高NLP任务的效率和性能。未来,随着技术的不断发展,我们期待看到更多创新的适配器方法和更强大的LLM模型的出现,为自然语言处理领域带来更多的突破和...
def check_target_module_exists(config, key: str) -> bool | re.Match[str] | None: """A helper method to check if the passed module's key name matches any of the target modules in the adapter_config. Args: config (`LoraConfig` | `LycorisConfig`): A config to match target modules...
1、Adapter Adapter 最早由提出，应用在了计算机视觉的模型中，后来由[1]引入 NLP，近些年相关的工作越来...
Adapter Tuning 谷歌的研究人员首次在论文《Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP》提出针对 BERT 的 PEFT 微调方式,拉开了 PEFT 研究的序幕。他们指出,在面对特定的下游任务时,如果进行 Full-fintuning(即预训练模型中的所有参数都进行微调),太过低效;而如果采用固定预训练模型的某些层,只微调接近下游任务的...
1 对每个Transformer进行改造,增加两个Adapter 2 使用skip-connection,(能够解决梯度消失),保证模型能力不退化,兜底 3 Adapter学习降维后的特征 4 需要加载整个模型,将模型都放到显存里面 Adapter Tuning实验结果: image.png Prefix Tuning(2021) 目标还是降低成本 ...
一、背景 1.1 指令微调 1.2 PEFT综述 二、参数高效微调 2.1 Adapter Tuning 2.2 Promot Tuning ...
IISAN 能够以最高的效率实现具备竞争力的性能,作者提出的TPME 有效地揭示了每种方法的实际效率水平。IISAN(Cached)仅仅使用3GB显存,22秒每epoch的训练时间,相比传统的FFT,Adapter,LoRA都实现了巨大的效率提升。 RQ2 IISAN 在不同的基础模型组合上保持出色的稳健性。
Describe the bug When loading LoRAs with the new multiple LoRAs adapter, some SDXL LoRAs fail loading with this error: TypeError: PeftAdapterMixin.load_adapter() got an unexpected keyword argument 'adapter_state_dict' Ex. https://civitai...