LoRA vs. QLoRA,这个话题,实际上是成本与准确性的平衡决定的。 在人工智能领域,大规模模型的应用正在推动技术的快速进步。然而,这些模型的训练和微调成本对于资源有限的终端用户而言是一个挑战。为了解决这个…
翻译自Pranav Patel的“In-depth guide to fine-tuning LLMs with LoRA and QLoRA” 原文地址: https://www.mercity.ai/blog-post/guide-to-fine-tuning-llms-with-lora-and-qlora像 GPT-4 这样的语言模型已经成…
1 I am finetuning llama2 uusing LoRA and QLoRA to see the differences in both. I first trained on loRA with special end token <|end|> so that the model knows when to stop. With loRA fintuning it works fine and model also predicts the <|end|> token. keeping the trainings configur...
接下来,将讨论 SGD 相对于 Adam 的潜在优势。 SGD VS Adam Adam 和 AdamW 优化器在深度学习中很受欢迎。尽管在处理大型模型时它们非常占用内存,原因是Adam优化器为每个模型参数维护两个移动平均值:梯度的一阶矩(均值)和梯度的二阶矩(非中心方差)。换句话说,Adam优化器在内存中为每个模型参数存储两个附加值,即...
LoRA vs. QLoRA,这个话题,实际上是成本与准确性的平衡决定的。 在人工智能领域,大规模模型的应用正在推动技术的快速进步。然而,这些模型的训… 阅读全文 模型压缩之量化基础(三):QLORA:高效微调量化LLM 时空猫的问答盒 北京大学 微电子学与固体电子学硕士 ...
ML优化器Sophia vs Adam 性能验证 GLM团队官方已集成QLoRA到VisualGLM训练中，参考分享大模型微调培训-VisualGLM PPT：链接: pan.baidu.com/s/1gdpyfc... 提取码: ev5b QLoRA性能提升 [20230711]核心作者发布最新动态，bitsandbytes0.40.0版本对4比特量化做了性能优化，显著提升了RTX2080、RTX3090...
QLoRA vs 标准微调 前面已经讨论了QLoRA如何工作以及它如何显著减少模型微调所需的内存。现在的主要问题...
2 个 GPU 对 70B LLM 进行微调相对较快，但我建议投资第三个 GPU，以避免使用过多的 CPU RAM 来减慢微调速度。微调会变得更快，而且更具成本效益。感谢关注雲闪世界。（Aws解决方案架构师vs开发人员&GCP解决方案架构师vs开发人员）订阅频道(https://t.me/awsgoogvps_Host) TG交流群(t.me/awsgoogvpsHost)
QLoRA引入了多项创新,旨在在不牺牲性能的情况下减少内存使用:(1)4位NormalFloat,一种信息理论上对正态分布数据最优的量化数据类型,实验结果优于4位整数和4位浮点数。(2)双重量化,通过对量化常数进行量化,平均每参数节省约0.37位(65B模型约为3GB)。(3)分页优化器,利用NVIDIA统一内存来避免处理长序列的迷你批次时...
QLORA有望使大型语言模型部署到手机和低资源设备成为现实。但是,微调技术是双刃剑,可以滥用造成伤害。QLORA将使微调高质量的LLM变得更加广泛和容易获得。此举可能有利于提高独立分析能力。也比较了QLORA与其他量化方法、微调方法、指令式微调数据集以及聊天机器人相关工作。