QLoRA和LoRA都是微调技术,但QLoRA使用LoRA作为附件来修复量化过程中引入的误差。LoRA 本身更多的是一种独立的微调技术。 使用HuggingFace 进行 QLoRA 微调 要使用 HuggingFace 进行 QLoRA 微调,您需要安装BitsandBytes 库和PEFT 库。BitsandBytes 库负责 4 位量化以及整个低精度存储和高精度计算部分。PEFT 库将用于...
LoRA,即低秩适应(Low-Rank Adaptation),是一种高效的参数微调技术。它通过向模型中添加少量可训练参数,同时保持原始模型参数不变,实现了对LLM的快速定制化。LoRA的核心在于其将权重矩阵分解为两个较小的矩阵…
可以看到，QLoRA几乎减少了6 GB的内存需求，但代价是训练时间增加了30%。因为量化和反量化增加了额外步骤，所以这是意料之中的。接下来，让我们看看QLoRA训练对模型性能的影响：如表格所示，与常规QLoRA相比，QLoRA对模型性能的影响非常小。模型在算术基准测试中的表现有所提升，但在MMLU Global Facts数据集基准测试...
首先,我使用以下默认设置评估了LoRA微调(以下设置可在finetune/lora.py脚本中进行更改): # Hyperparameterslearning_rate=3e-4batch_size=128micro_batch_size=1max_iters=50000# train dataset sizeweight_decay=0.01lora_r=8lora_alpha=16lora_dropout=0.05lora_query=Truelora_key=Falselora_value=Truelora_proje...
但却显著减小了模型的内存占用。结论 总的来说，LoRA和QLoRA都是非常有用的工具，可以帮助我们在训练大规模语言模型时进行有效的参数微调。然而，正确地使用它们并不总是简单的，需要对超参数进行细致的调整。虽然这需要大量的实验工作，但最终的回报是值得的：一个性能更好，内存占用更低的模型。
几百次大模型LoRA和QLoRA微调实践的经验分享 #小工蚁 #大模型微调 - 小工蚁于20231026发布在抖音,已经收获了20.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
【用 LoRA 和 QLoRA 微调 LLM:数百次实验的启示】《Finetuning LLMs with LoRA and QLoRA: Insights from Hundreds of Experiments - Lightning AI》 http://t.cn/A6WAdjCA #机器学习#
大模型微调,使用QLoRA和自定义数据集微调大模型(上),大语言模型(LLMs)对自然语言处理(NLP)的影响是非常深远的,不仅提高了任务效率,还催生出新能力,推动了模
【共享LLM前沿】直观理解大模型预训练和微调!P-Tuning微调、Lora-QLora、RLHF基于人类反馈的强化学习微调,代码讲解共计3条视频,包括:大模型项目引入、1-2节 从预训练到微调、怎么理解大模型训练中的RLHF(人类反馈强化学习)?等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
简单粗暴!1小时理解大模型预训练和微调!了解四大LLM微调方法,大模型所需NLP基础知识,基于人类反馈的强化学习、P-Tuning微调、Lora-QLora共计4条视频,包括:1-1节 大模型项目引入、1-2节 从预训练到微调、大模型学习路线等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。