使用 QLoRA(NFloat4 + DQ)可以和 Lora(BFloat16)持平,同时, 使用 QLORA( FP4)的模型效果落后于前两者一个百分点。 作者在实验中也发现了一些有趣的点,比如:指令调优虽然效果比较好,但只适用于指令相关的任务,在聊天机器人上效果并不佳,而聊天机器人更适合用 Open Assistant 数据集去进行微调。通过指令类数据...
LoRA超参数调整第一部分:对所有层启用LoRA 既然我们已经探索了围绕LoRA微调脚本的基本设置,现在让我们关注LoRA超参数本身。默认情况下,LoRA只针对多头自注意力块中的Key和Query矩阵启用。现在,我们还将其用于Value矩阵、投影层和线性层: LoRA超参数调整第二部分:增加R LoRA参数中最重要的一个是“r”,它决定了LoRA矩...
LoRA在自然语言处理任务中有广泛应用,如文本生成、机器翻译、情感分析等。通过LoRA微调,可以在保持模型性能的同时,显著降低计算成本。 二、QLoRA技术进阶 1. 原理创新 QLoRA是LoRA技术的进一步扩展,它通过引入量化技术来进一步减少内存使用和计算资源消耗。QLoRA通过冻结的4位量化预训练语言模型来传播梯度到低秩适配器(L...
QLoRA是LoRA的进一步优化版本,它在LoRA的基础上引入了量化技术。通过量化预训练模型的权重到较低的精度(如4位),QLoRA进一步减少了微调过程中的内存占用,同时保持了接近全精度微调的性能。 实验对比 与LoRA相比,QLoRA在内存使用方面更具优势。实验表明,在使用相同硬件资源的情况下,QLoRA能够支持更大规模的模型微调。...
首先,我需要为LoRA实验选择一个合适的基础模型。在此,我关注的是那些尚未经过指令微调的模型:phi-1.5 1.3B、Mistral 7B、Llama 2 7B、Llama 2 13B和Falcon 40B。值得注意的是,所有实验都是在单个A100 GPU上运行的。 从上表我们可以看出,Mistral 7B模型在数学基准测试上表现非常出色。与此...
在实验中,使用AdamW和LoRA(默认设置 r=8)训练一个7B参数的Llama2模型需要14.18GB的GPU内存。用SGD训练同一模型需要14.15GB 的GPU内存。相比于AdamW,SGD只节省了0.03GB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的参数量。例如,如果r=8,在7B的Llama2模型的...
QLoRA是一种量化LoRA的技术，设计目的是在保持模型性能的同时，减小模型的内存占用。LoRA的应用实例 在实际应用中，Sebastian选择了一小部分数据集进行评估，包括TruthfulQA、BLiMP Causative和MMLU Global Facts，以及两位和四位数的简单计算任务。在过去的实验中，他发现调整LoRA的超参数可以显著改善模型性能。具体来说，...
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：...
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
LoRA:轻量级微调的新选择 LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种新型的微调技术,它的核心思想是在保持原始模型参数不变的同时,引入一小部分可训练参数。通过这种方法,LoRA可以在不增加模型复杂度的情况下,实现对模型性能的快速提升。在数百次实验中,我们发现LoRA在降低存储需求和计算成本方面表现出色,但与此同时,由于使用了...