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
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...
比Bard、基于大数据量Flan v2 finetune的效果也好很多。说明大模型数据质量比数据量更关键。
- 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。
git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git python/torch/src/catch/tools/torch_gpu2mlu/...
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 ...
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...
There's nothing cooler than learning about something new, trying it out yourself, and watching it work just fine, don't you agree? That's what you'll do in Chapter 0, the "TL;DR" chapter that will guide you through the entire journey of fine-tuning an LLM: quantization, low-rank ad...
指令监督式微调(Self-training Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型,通过调整模型的参数,使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比,监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示,从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练...
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...