参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-Tuning,PEFT)是一种高效的模型微调技术,它允许在不调整预训练模型所有参数的情况下,通过仅微调一小部分参数来适应特定的下游任务,从而显著降低了计算和存储成本。这种方法在保持与全参数微调相当性能的同时,减少了算力支出,加快了模型适应速度,并避免了灾难性遗忘。 PEFT(Parameter-...
这种背景下,全参数微调既占显存,速度又慢,相比之下,PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) 就显得很重要了。目前用得最多的 PEFT 方法就是 LoRA(低秩自适应方法)了,但其他诸如 Prefix-tuning, Prompt-tuning, P-tuning 也是比较常见的方法。 我将按照对论文的理解,对 NLP 领域常见的 PEFT 方法做个总结,意在...
目前大语言模型如果要进行微调，主要有两种方式Full parameter fine-tuning和这个Parameter Efficient Fine ...
CONCAT_SAMPLING_PROBS="[0.3,0.7]" In our example we are using 1 train file soCONCAT_SAMPLING_PROBS="[1.0]" Run the command by appropriately setting the values for the parameters such as the number of steps, model checkpoint path, batch sizes etc. For a full reference of parameter settin...
0. 简介 朋友们好,我是练习NLP两年半的算法工程师常鸿宇,今天介绍一下大规模模型的轻量级训练技术LORA,以及相关模块PEFT。Parameter-Efficient Fine-Tuning (
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 ...
PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning,参数高效微调)是一种针对大型预训练模型进行微调的技术,旨在提高模型在新任务上的性能,同时减少微调参数的数量和计算复杂度。从其定义来看,PEFT是一类技术的统称,并不单只某个算法或技术库;类似ANN算法,是一类算法的统称。
Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) 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 ...
LoRA是一种PEFT(Parameter Efficient Finetuning)参数高效性微调方法技术。如下图所示,在SFT时候,给原始模型增加一个adapter部分,adapter的参数量远小于原始权重。SFT过程冻住原始权重(Pretrained Weights),只更新adapter,adapter的权重就是SFT的成果。 通常,这种调整只应用于self-attention中的以Q、K、V和output的矩阵运...
然而,这些大型预训练模型的训练成本非常高昂,需要庞大的计算资源和大量的数据,一般人难以承受。这也导致了一些研究人员难以重复和验证先前的研究成果。为了解决这个问题,研究人员开始研究 Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT)技术。 PEFT 技术旨在通过最小化微调参数的数量和计算复杂度,来提高预训练模型在新任务上的性能...