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...
低秩自适应 LoRA 和 QLoRA 是使用最广泛和最有效的。PEFT通过仅更新参数的子集来解决这个问题,有效地“冻结”了其余参数 什么是LoRa? LoRA 是一种改进的微调方法,它不是微调构成预训练大型语言模型权重矩阵的所有权重,而是微调近似于这个较大矩阵的两个较小矩阵。这些矩阵构成了 LoRA 适配器。然后,将此微调的适配...
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...
QLoRA本身并不是一个创新性的工作,而是将多个工作融合在一起,逐一击破以前方法的痛点,LoRA可以达到全量微调的效果,NF4量化和双量化两种策略实现高保真度4位微调,分页优化器可以解决显存峰值显存不足(OOM)的问题。这些方法加起来实现了1+1>2的效果,这才实现了单张消费级...
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：...
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22.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法,但是在微调时会遇到各种各样的问题,所以在本文中,将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的,大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。 导入库 对于大模型,第一件事是又多了一些不熟悉的Python库。
Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT)可以用于在不触及LLM的所有参数的情况下对LLM进行有效的微调。PEFT支持QLoRa方法,通过4位量化对LLM参数的一小部分进行微调。 Transformer Reinforcement Learning (TRL)是一个使用强化学习来训练语言模型的库。TRL也提供的监督微调(SFT)训练器API可以让我们快速的微调模型。 !pip in...
QLoRA的一个重要的改进和核心工作则是将量化的思想和LoRA的低秩适配器的思想结合到一起拿来对大模型进行微调,因此单独拎出来说,实现的代码如下: if checkpoint_dir is not None: print("Loading adapters from checkpoint.") model = PeftModel.from_pretrained(model, join(checkpoint_dir, 'adapter_model'), is...
为了解决这个问题,QLORA技术应运而生,它通过量化LLM来降低微调过程的内存需求,使得LLM的微调更加高效和可行。 首先,我们来了解一下QLORA的基本原理。QLORA采用了4位NormalFloat量化技术,这种量化数据类型理论上最适合正态分布数据。通过4位量化,QLORA可以显著降低模型的内存占用,同时保持模型的性能。此外,QLORA还引入...