QLoRA 微调 QLoRA是一种将高精度计算技术与低精度存储方法相结合的微调技术。这有助于保持模型尺寸较小,同时仍确保模型仍然具有高性能和准确性。 QLoRA 是如何工作的? QLoRA 的工作原理是引入 3 个新概念,有助于减少内存,同时保持相同的质量性能。它们是4 位普通浮点、双量化和分页优化器。我们来详细谈谈这3个...
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…
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...
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...
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!
LoRA（Low-Rank Adaptation的缩写）是一种新型的微调技术，其主要特点是在保持原始模型参数不变的同时，在模型中添加了一小部分可训练参数。LoRA将模型的权重矩阵分解为两个较小的权重矩阵，以此更高效地近似完全监督微调。QLoRA又是什么？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...
参数高效微调(PEFT):只更新部分模型参数,减少资源消耗,避免遗忘已学知识,适合多任务处理。LoRA和QLoRA是PEFT中常用的有效技术。 3 LoRa微调 LoRa是一种微调技术,它不改变大语言模型(LLM)的所有权重,而是通过调整两个小矩阵来近似整个权重矩阵,形成LoRa适配器。这样,原始LLM保持不变,而适配器体积小,通常只有几MB。
【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#
【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。