合并权重 正如上面我们提到的方法，LoRa在基本模型上训练了“修改权重”，所以最终模型需要将预训练的模型和适配器权重合并到一个模型中。from peft import AutoPeftModelForCausalLMmodel = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained( args.output_dir, low_cpu_mem_usage=True, return_dict=True, torch...
IA3 不会增加任何推理延迟,因为适配器(adapter)权重可以与基础模型合并。 原则上IA3 可以应用于神经网络中权重矩阵的任何子集-以减少可训练参数的数量。 根据作者的实现IA3 权重被添加到 Transformer 模型的 key, value 和 feedforward 层,给定注入 IA3 参数的目标层,可训练参数的数量可以根据权重矩阵的大小确定。