tune run lora_finetune_single_device\--config configs/llama2/7B_lora_single_device.yaml\--train.batch_size128\--optimizer.params.lr 0.0001 在这个例子中,我们使用lora_finetune_single_device方案在单个设备上对LLaMA-2-7B模型进行微调。我们指定了配置文件的路径,并通过命令行参数覆盖了原始配置中的train....
选择微调方案:选择lora_finetune_single_device方案。 配置微调任务:修改lora_finetune_single_device方案的默认配置文件。 启动微调任务:使用tune run命令启动微调任务。 保存和使用微调后的模型:使用tune export命令导出微调后的模型。 可以看到,Torchtune大大简化了LLM微调的流程,使得用户可以通过简单的命令行操作完成端...
git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git python/torch/src/catch/tools/torch_gpu2mlu/...
- 提到了SwiGLU、Gated MLPs等优化算法,以及Bit Representation、Tensor Cores等优化技术。 - 开发了Unsloth和FineWeb dataset工具和库。 - 分享了Colab和Kaggle的notebooks,供加速LLM训练使用。 - 将参加Pytorch Finetuning Summit和Pytorch Conference,并欢迎与会者交流。
Inference?论文题目QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs
基于人类反馈的强化学习(RLHF)已成为大型语言模型(LLM)训练流程中的关键环节,并持续获得研究界的广泛关注。 本文将探讨RLHF技术,特别聚焦于直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)方法,并详细阐述了一项实验研究:通过DPO对GPT-2 124M模型进行调优,同时与传统监督微调(Supervised Fine-tuning, SFT)方法进行...
L:loss PT:pre-training FT:fine-tuning w:文本序列w = w1w2…wn D:下游任务标注数据集 2.6、LLaMA 模型结构图 前置层归一化(Pre-normalization) 整体Transformer 架构与 GPT-2 类似 RMSNorm 归一化函数 (Normalizing Function) RMS(a)= ⎷1nn∑i=1a2i ¯ai=aiRMS(a) 可进一步引入偏移系数 gi ,...
To get started with fine-tuning your first LLM with torchtune, see our tutorial on fine-tuning Llama2 7B. Our end-to-end workflow tutorial will show you how to evaluate, quantize and run inference with this model. The rest of this section will provide a quick overview of these steps wit...
微调(Fine-tuning) 在预训练模型好之后,接下来就是微调阶段。微调通常在具有标签的小规模数据集上进行,以使模型更好地适应特定的任务。 技术点: 学习率调整: 由于模型已经在大量数据上进行了预训练,因此微调阶段的学习率通常会设置得相对较低。 任务特定头: 根据任务的不同,通常会在BERT模型的顶部添加不同的网络...
近年来,出现了参数高效微调 (Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT) 和提示微调 (Prompt-tuning) 技术。这些技术因其成本更低、应用方式更简单便捷,正在逐渐取代大模型传统调优方法。 本文结合目前在中文应用场景中具有出色表现的开源预训练大模型 ChatGLM-6B,介绍如何通过对其开源 Prompt-tuning 代码进行极少量的修改...