按我的理解,都是增加 adpter,只是手法不一样,lora更精妙一点,有个屁的本质区别 2024-09-20· 山东 回复喜欢 Truth P-Tuning v2和之前的prefix-tuning有啥区别啊? 2023-09-15· 北京 回复喜欢 程序员小丁 作者 移除重参数化的编码器。以前的方法利用重参数化功能来提高训练速度和鲁棒性(如:...
chatglm使用p tuning v2微调代码: 三、Lora Lora主要在模型中注入可训练模块,大模型在预训练完收敛之后模型包含许多进行矩阵乘法的稠密层,这些层通常是满秩的,在微调过程中其实改变量是比较小的,在矩阵乘法中表现为低秩的改变,注入可训练层的目的是想下游微调的低秩改变由可训练层来学习,冻结模型其他部分,大大减少...
LoRAP-tuning v2Freeze 2. LoRA 微调方法 2.1 LoRA 微调方法的基本概念 LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models），直译为大语言模型的低阶自适应。LoRA 的基本原理是冻结预训练好的模型权重参数，在冻结原模型参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新...
大模型微调作为大语言模型定制化开发的关键技术,在整个大语言模型技术应用落地过程扮演者不可或缺的重要角色～视频将为大家详细介绍目前最通用的微调技术,包括高效微调(PEFT)的系列方法:LoRA、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning、P-Tuning v2等,以及最新的基于生物反馈机制的强化学习微调方法RLHF,帮助大家一步到位快速建立技术...
LoRA是一种新型的微调方法,旨在解决SFT中的过拟合问题。LoRA通过增加一个参数来调整模型中的知识级别,从而使模型更好地适应特定任务。这种方法不需要大量带标签的数据,但可能需要更多的计算资源。 P-tuning v2P-tuning v2是一种改进的微调方法,通过使用预训练模型的一部分来进行微调,而不是使用整个预训练模型。这种...
Lora通过在全连接层中采用低秩分解，将增量参数分解为两个较小的全连接层A和B，有效地降低了微调参数的数量，避免了全参数微调的资源消耗。在Transformer中，Lora主要应用在multi-head attention部分，且具有零推理延时、可插拔和适合小样本场景的优点。P-Tuning v2则是在embedding层和Self-Attention部分添加...
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 微调方法 简介 P-tuning是一种适用于多语言和跨语言任务的微调方法,它的目标是使模型能够在不同语言之间进行迁移学习。P-tuning v2是其改进版本,增强了模型的通用...
SFT方法 P-Tuning v2、LORA、QLoRA、冻结(Freeze) https://www.guyuehome.com/44305待 https://zhuanlan.zhihu.com/p/620618701待
LoRA优势 参数效率高:LoRA通过仅微调少量额外参数而不是整个模型,显著减少了微调所需的计算资源和存储空间。 避免灾难性遗忘:由于大部分预训练模型的参数保持不变,LoRA可以减轻在全参数微调过程中可能出现的灾难性遗忘问题。 适应性强:LoRA不仅适用于语言模型,还可以扩展到其他类型的模型,如稳定扩散模型等,显示出良好的...