在我的实验中,使用 AdamW 和 LoRA(默认设置 r=8)训练一个 7B 参数的 Llama 2 模型需要 14.18 GB 的 GPU 内存。用 SGD 训练同一模型需要 14.15 GB 的 GPU 内存。相比于 AdamW,SGD 只节省了 0.03 GB 的内存,作用微乎其微。 为什么只节省了这么一点内存呢?这是因为使用 LoRA 时,LoRA 已经大大降低了模型...
LoRA论文只讨论了attention模块中的情况,下面实验结果表明,在一定额度的训练参数下,与其在一种权重上施加一个秩较高的矩阵,不如在多种权重上施加秩低一些的矩阵。 QLoRA QLoRA在LoRA的基础上进一步缩减了显存的使用,主要使用了双重量化和一种内存管理策略Paged Optimizer。双重量化让模型的原始参数能以4-bit储存在显...
LoRA 本身就是一种高效的微调技术。QLoRA 是一种扩展,在 LoRA 的基础上增加了多层技术来提高效率。QLoRA 所需的存储空间明显更少。 如果您正在纠结使用哪种技术来满足自己的需求,建议考虑一下您拥有多少存储空间和资源。如果存储空间有限,使用 QLoRA 会更轻松。 红帽能如何提供帮助 红帽® AI是一系列产品与服务...
1、仅启用查询和权重矩阵的 LoRA 2、启用所有层的 LoRA 在更多层的组合中使用 LoRA 会产生何种效果,值得深入研究。如果能知道在投影层使用 LoRA 对训练结果是否有益,那么我们就可以更好地优化模型,并提高其性能。 平衡LoRA超参数:r和Alpha 正如提出 LoRA 的论文中所述,LoRA 引入了一个额外的缩放系数。这个系数...
随着大语言模型如ChatGPT、GPT-4的兴起,模型微调成为关键。LoRA和QLoRA是两种高效的微调方法,通过减少计算需求和提升模型准确性,为实际应用提供了解决方案。
深入浅出,讲明白大模型微调中LoRA和QLoRA 14:39 超越RAG,Lamini提出大模型微调新方式:记忆微调,幻觉减少10倍 14:06 开源项目AutoRAG,结合Llama3如何使用 09:21 开源项目AutoRAG,三效合一提升对话质量 08:46 开源项目Auto RAG,接入GPT-4o 09:59 老KG专家,如何用知识图谱做增强RAG(视频一) 16:49 ...
本文介绍了LoRA和QLoRA两种高效大语言模型微调技术,详细阐述了它们的基本原理、优势、应用场景及实际操作建议,帮助读者理解并应用这些前沿技术。
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 动机 大模型的参数量都在100B级别,由于算力的吃紧,在这个基础上进行所有参数的微调变得不可能。LoRA正是在这个背景下提出的解决方案。 原理 虽然模型的参数众多,但其实模型主要依赖低秩维度的内容(low intrinsic dimension),由此引出低秩自适应方法lora,通过低秩分解...
LoRA是用于训练自定义LLM的高效参数微调技术。本文作者Sebastian Raschka通过成百上千次实验，他为使用LoRA和QLoRA对LLM进行微调提供了实用见解，包括节省内存、选择最佳配置等。Sebastia是威斯康星大学麦迪逊分校的统计学助理教授，也是人工智能平台Lightning AI的LLM研究员。（本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：...
本文介绍了大模型微调技术LoRA与QLoRA,通过案例与实践经验,详细解读其原理、优势及应用场景,并展望了这两种技术在未来的发展趋势。