请记住,在这种新范式中,指令数据集是关键,你的模型的质量在很大程度上取决于它所微调的数据。 本文是基于以下文章进行翻译和扩充:towardsdatascience.com/ 参考论文: LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs (文章结束)...
Llama-3 fine-tuning 代码实战:基于QLoRA LLama3-ChatQA-8B的fine-tuning-QLoRA在深度学习领域,大型预训练语言模型(如LLaMA)已经显示出在各种自然语言处理任务上的卓越性能。然而,这些模型的庞大规模往往伴随着巨大的存储和计算… LLMCa...发表于LLM大语... LongLoRA:高效扩展预训练大型语言模型,实现100k上下文,节...
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 insta...
AWS customers sometimes choose to fine-tune Llama 2 models using customers’ own data to achieve better performance for downstream tasks. However, due to Llama 2 model’s large number of parameters, full fine-tuning could be prohibitively expensive and time consumin...
Parameter Efficient Fine-Tuning(PEFT)方法是一组使llm适应下游任务的方法,例如在内存受限的设备(如T4GPU 提供16GB VRAM)上进行摘要或问答。通过Peft对LLM的部分进行微调,仍然可以获得与完全微调相比的结果。如LoRA和Prefix Tuning是相当成功的。peft库是一个HuggingFace库,它提供了这些微调方法,这是一个可以追溯到2023...
Parameter Efficient Fine-Tuning(PEFT)方法是一组使llm适应下游任务的方法,例如在内存受限的设备(如T4GPU 提供16GB VRAM)上进行摘要或问答。通过Peft对LLM的部分进行微调,仍然可以获得与完全微调相比的结果。如LoRA和Prefix Tuning是相当成功的。peft库是一个HuggingFace库,它提供了这些微调方法,这是一个可以追溯到2023...
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。
Parameter Efficient Fine-Tuning(PEFT)方法是一组使llm适应下游任务的方法,例如在内存受限的设备(如T4GPU 提供16GB VRAM)上进行摘要或问答。通过Peft对LLM的部分进行微调,仍然可以获得与完全微调相比的结果。如LoRA和Prefix Tuning是相当成功的。peft库是一个HuggingFace库,它提供了这些微调方法,这是一个可以追溯到2023...
Parameter Efficient Fine-Tuning(PEFT)方法是一组使llm适应下游任务的方法,例如在内存受限的设备(如T4GPU 提供16GB VRAM)上进行摘要或问答。通过Peft对LLM的部分进行微调,仍然可以获得与完全微调相比的结果。如LoRA和Prefix Tuning是相当成功的。peft库是一个HuggingFace库,它提供了这些微调方法,这是一个可以追溯到2023...
Llama-3 fine-tuning 代码实战:基于QLoRA LLama3-ChatQA-8B的fine-tuning-QLoRA在深度学习领域,大型预训练语言模型(如LLaMA)已经显示出在各种自然语言处理任务上的卓越性能。然而,这些模型的庞大规模往往伴随着巨大的存储和计算… LLMCa...发表于LLM大语... 模型压缩之量化基础(四):QLORA实践 时空猫的问答盒 ...