推理计算的时候,因为没有改变预训练权重,所以换不同的下游任务时,lora模型保存的权重也是可以相应加载进来的,通过矩阵分解的方法参数量减少了很多,且推理时可以并行,对于推理性能并没有增加多少负担,算是比较好的低资源微调方法。 Lora方法包实现: 四、总结 两者对于低资源微调大模型的共同点都是冻结大模型参数,通过...
Adapter-Tuning :将较小的神经网络层或模块插入预训练模型的每一层,这些新插入的神经模块称为adapter(适配器),下游任务微调时也只训练这些适配器参数;--每一层插入小的神经网络层。 LoRA :通过学习小参数的低秩矩阵来近似模型权重矩阵 W 的参数更新,训练时只优化低秩矩阵参数。 学习权重参数的更新, ...
LoRA的优势在于它通过数据增强提高了模型的性能,使其更适合特定领域或任务。这种方法特别适用于需要大量领域特定数据的任务,但实际可用的标记数据有限的情况。 LoRA可以应用于各种自然语言处理任务,包括文本生成、机器翻译、情感分析等。它有助于模型更好地适应不同领域或特定领域的数据。 第三部分:P-tuning v2 微调方...
lora_A, lora_B, scaling, active_adapter) result = result.to(torch_result_dtype) ret...
和LoRA类似每层都嵌入了新的参数（称之为Deep FT），之后对于不同的任务如token classification与sentence...
* 数据标注格式基本都是问答对, 细节可能会变动, 但问答结构不变. { 问, 答 } 总的来说:SFT属于全参数调优,需要的精标语料数据量较大, 至少在5000条以上,微调后的模型需要独立部署(必须托管)。Prompt tuning、LoRA适合调整部分模型参数,需要的精标语料数据量不大,通常几百条即可见效。 点赞 评论 相关推荐...
LoRA系列比如,LoRA(2021.11-Microsoft)、AdaLoRA(2023.03-Microsoft)、QLoRA(2023.05-Washington)。 还有不知道如何分类的比如,BitFit、Adapter Tuning及其变体、MAM Adapter、UniPELT等。 一.P-Tuning v2工作原理 1.Hard/Soft Prompt-Tuning如何设计 提示工程发展经过了从人工或半自动离散空间的hard prompt设计,...
VPT是一篇在视觉领域应用prompt tuning的文章,以往计算机视觉是先预训练好一个大模型,然后针对不同的下游任务去微调,VPT只需要引入少量的prompt参数(少于原来模型参数的1%)进行训练,就可以在很多下游任务上表现出比原来整体微调更好的效果。 从上图我们可以看到VPT和现有别的tuning方式的差别:现在的tuning分为2种类型,...
基于真实医疗对话数据在ChatGLM上进行LoRA、P-Tuning V2、Freeze、RLHF等微调惊变**to 上传19.41MB 文件格式 zip 健康医疗 基于真实医疗对话数据在ChatGLM上进行LoRA、P-Tuning V2、Freeze、RLHF等微调 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...