接下来会对目前大模型常用的一些微调方法进行简单的介绍,包括Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning、Adapter、LoRA等。 一、Prompt Tuning 大模型的运行机制是“下一个字词预测”,用户输入的提示词作为模型的上下文,模型会根据提示词进行续写,因此提示词的质量将极大地影响模型的返回结果。例如,“写一篇关于Transformer...
LoRA 在下游任务微调时,只调整自注意力机制模块的权重,并冻结 MLP 模块。所以对于大型 Transformer,使用 LoRA 可减少高达 2/3 的显存(VRAM)使用量。比如在 GPT-3 175B 上,使用 LoRA 可以将训练期间的 VRAM 消耗从 1.2TB 减少到 350GB。 2.3 LoRA 微调方法的主要优势 预训练模型参数可以被共享,用于为不同的...
4.LORA适配器的秩，默认为8 r 8LORA适配器的alpha值，默认为32lora_alpha 32LORA适配器的dropout比例，默认为0.1lora_dropout 0.1 在了解并配置好这些微调参数后，我们就可以着手进行模型的训练了。首先，需要准备好训练和验证数据，通常以JSON格式存储。接着，按照设定的参数启动训练流程，模型将根据这些参数进行...
P-Tuning是为了解决NLU任务而设计的Soft prompts方法,P-tuning添加了一个可训练的嵌入张量,这个张量可以被优化以找到更好的提示,并且它使用一个提示编码器(例如BiLSTM+MLP)来优化提示参数。 技术解读 P-tuning有两个版本,P-tuning v1(2021年)和P-tuning v2(2023年)。P-tuning v1通过使用一个prompt encoder(例...
LoRA对决P-Tuning,谁更强? 在探索大模型的参数高效指令调优方法时,我们选择了StarCoder系列作为基础模型,并使用CommitPackFT+OASST数据集进行指令调优。我们实现了7种不同的调优方法,包括全参数微调(FFT)和6种PEFT方法,如LoRA、P-Tuning、(IA)3等。这些方法在1B、3B、7B和16B四个不同规模的模型上进行了实验。
LoRA是一种自监督学习方法,它通过学习正交矩阵来对模型进行正则化。LoRA通过对原始模型参数进行正交分解,并学习其中的正交矩阵来达到微调的效果。这种方法可以有效地减少参数数量,加速训练过程,并且可以应用于大规模模型。然而,LoRA需要更多的计算资源和时间来训练模型。 P-tuning v2P-tuning v2是一种半监督学习方法,它...
当我们想要调整这个机器来做一个新的任务时，LoRA不是把所有零件都重新调整，而是找到一些关键的、能代表整体变化的小部分零件（低秩矩阵）来进行调整。它的发展历程也是随着人们对预训练模型高效微调的探索而逐步发展起来的。2.2运行机制与过程分析 P - Tuning的运行机制是这样的。首先，我们要确定针对特定任务的提示...
使用 PEFT 和 LoRa 技术微调 LLM 的指南 1. PromptTuning 原理：PromptTuning通过在输入中添加可学习的提示，引导模型生成符合期望的输出。这种方法不需要调整模型的所有参数，仅通过优化提示来表示新任务。 优势：提高了模型对新任务的适应性，同时减少了训练参数和计算成本。2. PTuning 原理：PTuning是...
LoRA是一种轻量级的微调方法,通过在预训练模型中引入可学习的低秩矩阵来调整模型参数。这种方法可以在保持模型性能的同时降低计算成本。LoRA的主要思想是将原始模型的权重矩阵分解为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵的和。在训练过程中,LoRA会更新低秩矩阵的参数,而保持稀疏矩阵不变。这种分解方式可以在不损失模型性能的情况下...
LoRA、Prompt Tuning、PTuning、Adapter、Prefix等大模型微调方法的辨析如下：1. LoRA： 核心思想：通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型。 优点：减少了计算负担，同时保持了模型的原有性能。这种方法使得模型在适应新任务时更加高效。2. Adapter Tuning： 核心思想：在模型的每层或选定层之间插入小型...