QLoRA是LoRA的量化版本，它结合了量化技术来进一步减少内存和计算成本。在QLoRA中，LoRA的可训练低秩矩阵...
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 ...
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：...
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。
介绍了 QLoRA,一种高效的微调方法,可以在单个 48GB GPU 上微调 65B 参数模型,同时保留完整的 16-位微调任务性能。QLoRA 通过冻结 4 位量化的前向语言模型来反向传递梯度,并将其转换为低排名Adapters~(LoRA)。我们的最优模型家族——我们称为 Guanaco 的模型,在维京基准
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
【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#
QLoRA(量化 LoRA)结合了量化(使用更少的位来存储模型权重)和 LoRA(低秩自适应,将小型可训练矩阵添加到冻结的基础模型)。这允许使用带有可训练 LoRA 适配器的量化基础模型来训练大于 GPU 内存的模型。但是,QLoRA 仍然存在局限性,例如需要昂贵的 GPU 并且由于内存限制而限制序列长度和批处理大小。