在LoRA中,一般会选择在query和value的全连接层处插入adapter。而QLORA则在所有全连接层处都插入了adapter,增加了训练参数,弥补精度带来的性能损失, 下面这个图看的更清晰一些: QLoRA 是由 Tim Dettmers 等人提出的量化LoRA 的缩写。QLoRA 是一种在微调过程中进一步减少内存占用的技术。在反向传播过程中,QLoRA 将...
LoRA 是一种微调技术,它通过在模型的某些层中引入低秩矩阵来调整模型的行为。 相比于全参数微调(fine-tuning),LoRA 只需要训练少量的额外参数(低秩矩阵),而不是整个模型的参数。 这种方法不仅节省了内存和计算资源,还能显著加快训练速度。 lora参数设置如下: lora_config = LoraConfig( r=lora_args.lora_r, lora...
QLoRA 是由 Tim Dettmers 等人提出的量化 LoRA 的缩写。QLoRA 是一种在微调过程中进一步减少内存占用的技术。在反向传播过程中,QLoRA 将预训练的权重量化为 4-bit,并使用分页优化器来处理内存峰值。 使用LoRA时可以节省33%的GPU内存。然而,由于QLoRA中预训练模型权重的额外量化和去量化,训练时间增加了39%。 默...
LoRA 是一种微调技术,它通过在模型的某些层中引入低秩矩阵来调整模型的行为。 相比于全参数微调(fine-tuning),LoRA 只需要训练少量的额外参数(低秩矩阵),而不是整个模型的参数。 这种方法不仅节省了内存和计算资源,还能显著加快训练速度。 lora参数设置如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 lora...
QLoRA微调:一种内存高效的方法 为了进一步提高我们模型的性能,我们将使用QLoRA,这是一种微调技术,可以在保持性能的同时显著减少内存消耗。以下是它的工作原理: 量化:预训练的LLM被量化为4位精度,减少了其内存占用。 低级别适配器(LoRA):LoRA不修改预训练模型的所有参数,而是向网络添加小型可训练适配器。这些适配器...
本文将介绍一种高效微调技术QLoRA,以LLaMA-65B为基础,仅需48G显存即可实现高效的模型调优。通过本文的实战演练,读者将能够了解QLoRA的工作原理,并掌握如何在实践中应用该技术,提升模型性能。
qlora的微调计算过程 QLoRA微调计算旨在高效调整模型参数以适配新任务 。 此过程能在减少计算资源时保持模型性能 。其利用低秩分解技术来近似权重矩阵 。这种分解能有效降低参数量与计算量 。引入可训练的秩分解矩阵以捕捉任务特定信息 。冻结预训练模型大部分参数以节省资源 。仅微调少量低秩适配层参数 。低秩适配层...
然而,对于大型模型如LLaMA-65B来说,微调过程往往需要消耗大量显存,这对许多用户来说是一个巨大的挑战。 幸运的是,QLoRA技术的出现为我们提供了一种解决方案。QLoRA是一种高效的微调技术,可以在保证模型性能的同时,显著降低显存消耗。本文将带你深入了解QLoRA微调技术,并通过实战案例展示其在LLaMA-65B模型上的应用。
QLoRA 基于 LoRA 方法,LoRA 的核心思想是在预训练模型的权重矩阵上添加低秩分解矩阵。具体来说,对于模型中的每一个权重矩阵WLoRA 引入两个低秩矩阵A和B使得W' = W + AB其中W'是微调后的权重矩阵。这样在微调过程中,只需要更新低秩矩阵A和B的参数,而不需要更新整个权重矩阵W大大减少了需要训练的参数数量。 量...
QLoRA是来自华盛顿大学的Tim Dettmers大神提出的模型量化算法,应用于LLM训练,降低显存需求,其足以在单个48GB显存的GPU上对65B进行微调,同时能保持16位全量微调的效果。其核心是在LoRA的基础上作出优化: 1)新定义了一种4位标准浮点数NF4的最优数据类型;