LoRA target_modules 目标矩阵是Q?K?V? 为什么LoRA微调偏向于Q和V层而不是K层呢?这主要基于以下几个原因: 4. Prompt-tuning 5. 其它PEFT方法 参考 1. Fine-tuning 相较于基础大模型动辄万卡的代价,微调可能是普通个人或者企业少数能够接受的后训练大模型(post-training)的方式。 微调是指在一个预训练模型(pr...
(1)在初始化BaseTuner类的时候 (图1) 会遍历所有named_modules然后调用_check_target_moduel_exists函数。 图2中可以看到如果target_module参数是一个字符串,使用的是fullmatch匹配,所以module需要写成全名的形式 (For example, base_model.model.transformer.h.11.attn.c_attn.lora_B.weight),也可以使用正则表达式...
config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=16, target_modules=["q", "v"], lora_dropout=0.01, bias="none" task_type="SEQ_2_SEQ_LM", ) 让我们回顾一下 LoraConfig 中的参数。 1、LoRA 维数/分解阶 r 对于要训练的每一层,d×k权重更新矩阵ΔW由低秩分解BA表示,其中B是d×r矩阵,A是r×k矩阵。
target_modules=TRANSFORMERS_MODELS_TO_LORA_TARGET_MODULES_MAPPING['chatglm'] 1. 2. 3. 在PEFT库的 constants.py 文件中定义了不同的 PEFT 方法,在各类大模型上的微调适配模块。 主要是配置LoraConfig类,其中可以设置很多参数,但主要参数只有几个 #从peft库导入LoraConfig和get_peft_model函数frompeftimportLor...
代码很简单,还是一个配置文件LoraConfig: from peft import LoraConfig,get_peft_modelconfig = LoraConfig(r=32,lora_alpha=16,target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj","down_proj"],lora_dropout=0.05,bias="none",task_type="CAUSAL_LM",)model =...
例如,其对LoRA做了封装支持,几步即可使用: from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1, target_modules=['query_key_value'])model ="加载的模型"model = get_peft_...
代码很简单,还是一个配置文件LoraConfig: 代码语言:javascript 复制 from peftimportLoraConfig,get_peft_model config=LoraConfig(r=32,lora_alpha=16,target_modules=["q_proj","k_proj","v_proj","o_proj","gate_proj","up_proj","down_proj"],lora_dropout=0.05,bias="none",task_type="CAUSAL_LM...
target_modules=['query_key_value'] ) model ="加载的模型" model = get_peft_model(model, peft_config) model.print_trainable_parameters() 论文中提到了LoRA的一些优势: 1)一个预先训练好的模型可以被共享,并用于为不同的任务建立许多小的LoRA模块。可以冻结共享模型,并通过替换图中的矩阵A和B来有效地切...
lora_alpha=32, target_modules=['q_proj', 'v_proj'], lora_dropout=0.1, bias="none", task_type="CAUSAL_LM" ) bitfit_model = PeftModel.from_pretrained(model, "my_peft_directory", config_dict=lora_config) # 模型训练和保存 training_args = TrainingArguments( ...
target_modules=lora_target_modules, **lora_kargs ) mamba_model = get_peft_model(mamba_model, lora_config) mamba_model.print_trainable_parameters() # for name, param in mamba_model.named_parameters(): # param.requires_grad = False