inference_mode=False, r=8, lora_alpha=16, lora_dropout=0.1) elif peft_type == PeftType.LOR...
from peft import LoraConfig, TaskTypepeft_config= LoraConfig(task_type=TaskType.SEQ_2_SEQ_LM, inference_mode=False, r=8,lora_alpha=32, lora_dropout=0.1) 3 创建PEFT模型: from peft import get_peft_model model = get_peft_model(model, peft_config) # 打印可训练参数量 model.print_trainable...
\operatorname{Type}_e(n)为第n个专家的类型（设负责保留预训练知识的那组为0，负责学习新任务的那...
Prefix-Tuning（软提示/连续提示）1) 在每一层的token之前构造一段任务相关的tokens作为Prefix，训练时只...
JetMoE-8B使用了一种受ModuleFormer启发的稀疏激活架构，包含24个模块，每个模块有两层混合专家（MoA和...
因为把adapter从CPU内存转移到GPU显存中，有很大的I/O开销，所以在decoding当前batch时候可以预测下一个...
大模型参数高效微调技术原理综述（二）-BitFit、Prefix Tuning、Prompt Tuning 本文针对讲述了仅更新一部分...
name_or_path = "bigscience/mt0-large" peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.SEQ...
总体而言，每种 PEFT 方法都具有独特的优势和局限性，没有完全完美的 PEFT 方法。参数分析。为了准确...
lora_dropout=0.1) elif peft_type == PeftType.LORA: peft_config = AdaLoraConfig(task_type="SEQ_CLS", inference_mode=False, r=8, lora_alpha=16, lora_dropout=0.1, target_modules=["query", "value"]) else: # 不支持的模型参考如下修改 peft_config = AdaLoraConfig(task_type="SEQ_CLS",...