PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning:参数高效微调)是一组技术或方法,用于以最计算和最高效的方式微调大型模型,而不会损失您可能从完全微调中看到的任何性能。这样做是因为随着像BLOOM这样拥有多达1760 亿个参数的模型变得越来越大,在不花费数万美元的情况下几乎不可能对它们进行微调。但有时几乎有必要使用如此大的模...
当前以 ChatGPT 为代表的预训练语言模型(PLM)规模变得越来越大,在消费级硬件上进行全量微调(Full Fine-Tuning)变得不可行。此外,为每个下游任务单独存储和部署微调模型变得非常昂贵,因为微调模型与原始预训练模型的大小相同。参数高效微调方法(Parameter-Efficient Fine-Tuning,PEFT)方法被提出来解决这两个问题,PEFT 可以...
·全面微调(Full Fine-tuning):使用特定于任务的数据调整 LLM 的所有参数 ·参数高效微调 (PEFT):修改所选参数以实现更有效的适应 ·提示工程(Prompt Engineering):细化模型输入以指导其输出 ·检索增强生成(RAG):将提示工程与数据库查询合并,以获得上下文丰富的答案 它们所需的专业知识、成本以及对不同场景的适用性...
从实验结果来看,该方法能够在只额外对增加的 3.6% 参数规模(相比原来预训练模型的参数量)的情况下取得和 Full-finetuning 接近的效果(GLUE 指标在 0.4% 以内)。 Prefix Tuning Prefix Tuning 方法由斯坦福的研究人员提出,与 Full-finetuning 更新所有参数的方式不同,该方法是在输入 token 之前构造一段任务相关的 ...
Prompt 较难训练,同时减少了模型的可用序列长度,如 Prompt Tuning、Prefix Tuning、P-Tuning 方法 往往效率和质量不可兼得,效果差于 full-finetuning 有研究者对语言模型的参数进行研究发现:语言模型虽然参数众多,但是起到关键作用的还是其中低秩的本质维度(low instrisic dimension)。本文受到该观点的启发,提出了 Low...
Use PEFT or Full-parameter to finetune 400+ LLMs (Qwen2.5, Llama3.2, GLM4, Internlm2.5, Yi1.5, Mistral, Baichuan2, DeepSeek, ...) and 150+ MLLMs (Qwen2-VL, Qwen2-Audio, Llama3.2-Vision, Llava, InternVL2.5, MiniCPM-V-2.6, GLM4v, Xcomposer2.5, Yi-VL, DeepS
ReFT(Representation Finetuning)是一种突破性的方法,有望重新定义我们对大型语言模型进行微调的方式。 ReFT(Representation Finetuning)是一种突破性的方法,有望重新定义我们对大型语言模型进行微调的方式。 这是由斯坦福大学的研究人员刚刚(4月)发布在arxiv上的论文,ReFT与传统的基于权重的微调方法大有不同,它提供...
Use PEFT or Full-parameter to finetune 400+ LLMs (Qwen2.5, Llama3.2, GLM4, Internlm2.5, Yi1.5, Mistral, Baichuan2, DeepSeek, ...) or 150+ MLLMs (Qwen2-VL, Qwen2-Audio, Llama3.2-Vision, Llava, InternVL2.5, MiniCPM-V-2.6, GLM4v, Xcomposer2.5, Yi-VL, DeepSe
在本文中,我们将介绍一种新型的微调方法,即PEFT库。该库采用Parameter-Efficient Fine-tuning(PEFT)技术,旨在在不微调所有模型参数的情况下,有效地将预训练模型适应各种下游应用。通过使用PEFT库,我们可以显著降低计算和存储成本,同时实现与完全微调相当的性能。
微调(Fine-tuning): 上半部分表示微调的过程。 对于每个任务(如翻译、摘要、表格到文本),有单独的Transformer模型。 每个任务的Transformer模型都经过专门的训练,以适应该任务的数据。 输入(Input)是带有特定格式的文本,例如“name Starbucks type coffee shop”。