LoRA(低秩适应): 如果我们希望减少训练参数量,可以选择LoRA。LoRA通过对权重矩阵进行低秩分解,仅调整少量的参数,同时保持模型的整体性能。 P-Tuning: 如果我们希望在不改变原模型结构的情况下进行微调,可以选择P-Tuning。P-Tuning通过添加少量的参数并进行训练,实现对特定任务的适应。 其他策略: 根据具体需求,我们还可...
2、LoRA 3、LoRA补充 4、代码实现 一、背景 1、PEFT引入 PLM(预训练⼤语⾔模型)有三种微调技术Fine Tuning、Parameter-efficient Fine-Tuning和Prompt Tuning[1]。 BERT出现之后,Fine-tuning技术也随之流⾏,即将预训练模型的权重冻结,然后根据具体任务进⾏微调变得⼗分有效且被应⽤在很多场景。 而随着Ch...
量化LoRA(QLoRA):QLoRA 是一种有效的大型语言模型 (LLM) 微调方法,可显着减少内存使用量,同时保持完整 16 位微调的性能。它通过将梯度通过冻结的 4 位量化预训练语言模型反向传播到低秩适配器来实现这一点。 参数高效微调(PEFT):PEFT是一种 NLP 技术,通过仅微调一小部分参数,可有效地将预训练的语言模型适应各...
让我们考虑使用 LoRA 微调 bigscience/mt0-large 的情况。引进必要的库 from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM+ from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType model_name_or_path = "bigscience/mt0-large" tokenizer_name_or_path = "bigscience/mt0-large"创建PEFT方法对应的配置 pe...
PEFT LoRA Dreambooth Gradio Space 使用🤗 PEFT 训练您的模型 让我们考虑使用 LoRA 微调bigscience/mt0-large的情况。 引进必要的库 fromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLM +frompeftimportget_peft_model, LoraConfig, TaskType model_name_or_path ="bigscience/mt0-large" ...
PEFT包括LORA、QLoRA、AdapterTuning、Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning及P-Tuning v2等,下图示例了7个主流微调方法在Transformer网络架构的作用位置和简要说明 (一)输入嵌入层(Input Embedding)上的PEFT微调技术 Prompt Tuning、Prefix Tuning 和 P-Tuning/V2,这些方案都围绕 Token 做文章,并且在保持预训练语言...
让我们考虑使用 LoRA 微调bigscience/mt0-large的情况。 1. 引进必要的库 fromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLM+frompeftimportget_peft_model,LoraConfig,TaskType model_name_or_path="bigscience/mt0-large"tokenizer_name_or_path="bigscience/mt0-large" ...
让我们考虑使用 LoRA 微调bigscience/mt0-large的情况。 引进必要的库 from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM + from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType model_name_or_path ='bigscience/mt0-large' tokenizer_name_or_path ='bigscience/mt0-large' ...
《Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP》提出针对 BERT 的 PEFT微调方式，拉开了 PEFT 研究的...
大名鼎鼎的LoRa就是这个方向的工作。提到低秩，你会想到什么？我们知道神经网络就是一个超大的参数矩阵，...