Prefix Tuning引⼊ Pk,Pv ,与原结构的K,V参数组合。 LoRA对 Wq,Wv 权重起作⽤( 下⾯这张图LoRA的参数位置放在 Wq,Wv 上会更好 ),利⽤矩阵低秩原理得到权重的近似更新。 二、LORA详解 1、低秩分解 (1)低秩分解是在做什么? ⼀个⼤规模团体⾥有很多⼈,真正有话语权的就那么⼏个⼈,这...
以智能农业为例,LoRa技术可用于实现农田环境参数的远程监测和数据传输。在实际应用中,可以根据农田的具体环境和监测需求,合理配置LoraConfig参数。例如,在农田面积较大、距离较远的情况下,可以适当降低带宽和增加扩频因子,以确保信号的稳定传输;在需要实时监测土壤湿度、温度等参数的情况下,可以适当减少前导码长度和增加...
第一部分:PEFT LORA参数的概述 PEFT是指Packet Error Frequency Threshold,即数据包错误频率阈值。它是LORA模块用来衡量数据传输质量的一个重要指标。LORA模块在传输数据时,会将数据分成多个数据包进行发送,接收端根据接收到的数据包来判断传输的质量。PEFT参数就是用来控制在一定时间内允许的数据包错误频率的阈值。 第二...
LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种参数高效微调技术,主要用于大型预训练模型的微调。它通过在模型的权重矩阵中引入低秩矩阵来实现对模型的调整,从而减少训练参数的数量,降低计算和存储成本。 LoRA的核心思想是,大型模型在进行特定任务的微调时,并不必要更新所有参数。通过仅对模型中一小部分参数进行微调,可以显著减少所需...
参数高效微调 (PEFT) 可以使预训练模型高效适应下游应用,而无需微调所有模型参数。 PEFT 支持广泛使用的大型语言模型低秩适应 (LoRA)。 为了从预训练的 Transformer 模型创建 LoRA 模型,我们导入并设置 LoraConfig。 例如, from peft import LoraConfig config = LoraConfig( ...
使用LoRA(低阶自适应)和PEFT(参数高效微调)等最先进的LLM微调技术来有效地微调预训练模型。 指令微调方法有以下几种可供选择: 完全微调:此方法需要从头开始使用新数据训练整个预训练模型。它更新所有模型...
PEFT技术包括适配器（Adapters）、LoRA（低秩适应）等策略，旨在减少可训练参数数量，提高微调效率。适配器通过在现有架构上添加额外层并仅微调这些层来实现这一目标。LoRA策略则通过修改权重训练和更新方式，利用预训练模型的权重表示的低秩特性，实现微调的高效化。迁移学习（Transfer Learning）是一种在不同...
使用🤗 PEFT LoRA 在具有 11GB RAM 的消费级硬件上调整bigscience/T0_3B模型 (30 亿个参数),例如 Nvidia GeForce RTX 2080 Ti、Nvidia GeForce RTX 3080 等,并且使用 🤗 Accelerate 的 DeepSpeed 集成: peft_lora_seq2seq_accelerate_ds_zero3_offload.py。这意味着您可以在 Google Colab 中调整如此大的...
LoRA通过低秩分解优化参数更新,显著减少内存消耗和加速训练过程。AdaLoRA进一步改进了LoRA,通过自适应参数分配优化了微调过程,尤其在处理复杂模型和大规模数据集时展现出优势。通过PEFT高效调参教程,读者将学习如何在实际应用中利用这些技术,实现模型的高效定制和优化。 参数高效微调PEFT快速入门 在深度学习领域,高效微调预...