看到这里可以知道,Prefix-Tuning可以算是Promot Tuning的一个特例(Promot Tuning只在输入侧加入可学习的Prefix Prompt Token,Prefix-Tuning推广到Transformer Layer每一层的K、V上) Prefix-Tuning伪代码 2.4 LoRA LoRA(Low-Rank Adaptation of LLMs),即LLMs的低秩适应,被提出用于高效参数微调。 LoRA的核心思想,是假...
一、Prefix Tuning:前缀微调的艺术 Prefix Tuning是一种通过在输入序列前添加特定前缀来引导LLM理解任务需求的微调方法。这种方法类似于在问题前加上一段“引导语”,帮助模型更好地把握上下文。例如,在问答系统中,可以在问题前添加一个简短的前缀,如“问题:”,以明确模型的任务是回答问题。 应用场景:Prefix Tuning在...
自动前缀缓存功能默认是不开启的,开启的配置项为 --enable-prefix-caching。 TensorRT-LLM 与 vLLM 后来的实现类似,也是实现了 block kv cache,配置项是 enableBlockReuse,默认也是不开启的。代码未开源,无法看到实现。 Lmdeploy 的Python 和TurboMind C++ 版本的 prefix caching 功能都已经有了 PR,但现在(...
Prefix Tuning方法使用连续的virtual token embedding来代替离散的token,且与Full-finetuning更新所有参数的方式不同。简而言之就是Prefix Tuning在原始文本进行词嵌入之后,在前面拼接上一个前缀矩阵,或者将前缀矩阵拼在模型每一层的输入前。 Prefix Tuning相关设置: 前缀初始化时,[前缀长度, 嵌入维度],其中嵌入维度与模...
一、Prefix TuningPrefix Tuning是一种改进的微调方法,通过在输入前添加特定任务的连续虚拟token作为前缀,来优化LLM在新任务上的表现。这种方法避免了离散token的局限性,提高了微调的效率和准确性。然而,Prefix Tuning需要手动设计前缀,而且前缀的长度和内容对微调效果有很大影响。二、Prompt TuningPrompt Tuning是一种更...
• Prefix Tuning • LoRA 二、参数高效微调 2.1 Adapter Tuning Adapter Tuning试图在Transformer Layer的Self-Attetion+FFN之后,插入一个先降维再升维的MLP(以及一层残差和LayerNormalization)来学习模型微调的知识。 Adapter即插入的FF up + FF Down。
0x04 vLLM Automatic Prefix Caching: Prefix/Generate 阶段Hash码处理 0x05 vLLM Automatic Prefix Caching: Prefix + Generated KV Caching 0x06 vLLM Automatic Prefix Caching: 思考一些边界情况 0x07 vLLM Automatic Prefix Caching: 在多轮对话中的应用分析 ...
以自然语言推理任务为例,通过PrefixTuning技术微调后的模型在保持较高推理准确率的同时,显著提高了推理速度。 LoRA技术 LoRA技术是一种基于低秩分解的参数微调方法,通过将LLM参数矩阵分解为低秩矩阵与残差矩阵之和,实现了对参数的精细化调整。这种方法在保持模型性能的同时,大幅降低了参数微调的计算成本。在实际应用中,...
Build a string server to keep track of the prefix cache information inside each vLLM pod I'm curious why this server operates at the pod level when the APIs it provides seem to function at the cluster level. We will implement the string server using SQL. What does SQL mean here, the...
本文将深入探讨微调原理、PEFT、LoRa、IA3、P-Tuning和Prefix-Tuning等技术，以及它们如何在训练大规模LLM时节省时间和金钱。微调的基本概念在于利用已经针对特定任务进行训练的模型，并对这些模型进行调整以执行类似任务。例如，一个经过故事生成训练的模型可以通过调整学习如何生成诗歌。微调的关键在于调整模型...