全量微调与高效微调的区别 Transformer模型微调的常见策略 选择合适的微调任务和数据集 微调中的挑战和最佳实践 评估微调效果的标准和工具 第七章:【项目实战1】大模型PEFT微调项目 PEFT的安装 PEFT的使用说明,核心模块讲解 指令数据准备和预处理的技巧 实施微调的详细步骤 微调项目的性能评估和分析 第八章:GPT模型家族...
但它们有一些关键的区别: LoRA: 减少内存占用:LoRA 通过对权重更新矩阵 (ΔW) 应用低秩近似来实现这一点。这意味着它将 ΔW 表示为两个较小矩阵的乘积,从而显著减少了存储 ΔW 所需的参数数量。 快速微调:与传统微调方法相比,LoRA 由于其参数占用空间减少,因此可提供更快的训练时间。
上图中描述了 LoRA 与 QLoRA 在微调训练的时候的区别,从 QLoRA 的名字可以看出,QLoRA 实际上是 Quantize+LoRA 技术,简单的说就是把大模型(Base Model)在训练的时候从 16bit 压缩到 4bit。从而降低训练的显存。 关键技术: 4位 NormalFloat,QLoRA 使用 NF4(Normal Float 4)bit 来量化压缩预训练模型。这是...
LoRA微调技术是一种使用低精度权重进行模型微调的方法。这种方法大大降低了模型的存储需求,同时也降低了计算成本。然而,由于使用了低精度权重,这种方法的准确性可能会受到一定的影响。 而在另一方面,QLoRA微调技术则使用高精度权重进行模型微调。与LoRA不同,QLoRA使用可学习的低秩适配器来调整预训练模型的权重。这些适配...
大模型的参数量都在100B级别,由于算力的吃紧,在这个基础上进行所有参数的微调变得不可能。LoRA正是在这个背景下提出的解决方案。 原理 虽然模型的参数众多,但其实模型主要依赖低秩维度的内容(low intrinsic dimension),由此引出低秩自适应方法lora,通过低秩分解来模拟参数的改变量,从而以极小的参数量来实现大模型的间接...
4. ROIPooling和ROIAlign的区别(通俗易懂)(1) 5. python之sys._getframe() 用于查看函数被什么函数调用以及被第几行调用及被调用函数所在文件(1) 最新评论 1. Re:特征筛选(随机森林) @ happy~在节点进行按该属性划分之后才会生成对应于该特征的gini值变化值,而这里计算的则是变化值,而不是gini值;这里的...
图2分别展示了Fine-tuning ,LoRA和QLoRA的区别,其中QLoRA的核心主要是在LoRA的基础上做了3点改进分别是NF4浮点数量化、双重量化以及分页优化器,下面我们分别来介绍他们三个的核心原理。 ■2.1 4-bit NormalFloat Quantization(NF4 量化) 原文提到NormalFloat(以下简称NF)...
包括GPU与CPU区别 大模型并行计算及优化!大模型入门到精通必看课程,人工智能课程 444 -- 20:10:47 App Stanford CS234 2024 Spring | 强化学习 | Reinforcement Learning 617 15 22:58:44 App 【大模型技术】这是B站见过讲的最好的大模型入门教程!—LLM对话系统、LangChain、提示工程、微调预训练、多模态大...
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