QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)算法是LoRA的进一步升级,它在保持预训练模型权重不变的情况下,通过引入量化技术和低秩适配器来适应特定任务。QLoRA利用了NormalFloat(NF4)量化和双重量化技术来优化内存使用,同时通过分页优化器管理内存峰值,从而在资源有限的硬件上实现大型模型的微调。 QLoRA的训练目标是实现大型预...
LoRA的优势在于减少计算成本和存储需求,同时不引入推理延迟,方便在不同的微调任务灵活切换。 在实际应用中,LoRA通过矩阵变换将微调过程中的权重更新转化为低秩矩阵的运算,从而大大降低了需要维护的权重参数量。这一特性使得LoRA在大型语言模型的微调中表现出色,成为了一种高效且实用的算法。例如,在GPT-3 175B模型上,L...
矩阵和向量的基本概念 矩阵运算与性质 特征值和特征向量 矩阵分解(SVD)技术简介 矩阵在LoRA算法中的应用 第十四章:LoRA算法剖析 LoRA算法的原理与动机 Lora中的Low-rank假设 LoRA的关键技术组件 LoRA算法的实现步骤 LoRA算法的优化与调试 LoRA算法源码解读 第十五章:指令数据搜集和生成 指令数据的重要性与来源 自动化...
model_name_or_path ="./unsup-simcse-roberta-base"peft_type= peft_type =PeftType.LORA # lora Config参数设置peft_config= LoraConfig(task_type="SEQ_CLS", inference_mode=False, r=8, lora_alpha=16, lora_dropout=0.1) lr= 3e-4# 加载LLM模型 model= AutoModelForSequenceClassification.from_pret...
用LoRA进行RLHF训练是因为大多数模型权重都是冻结的,也意味着ZeRO++可以将这些冻结的权重保持在INT 4/8中量化,无需存储为FP 16并在每次通信操作之前重复量化。 以这种方式使用ZeRO++进行RLHF训练可以减少内存使用和通信量,通过减少通信以及由于减少内存使用而使用更大的batch size大小来提高训练吞吐量。
用LoRA进行RLHF训练是因为大多数模型权重都是冻结的,也意味着ZeRO++可以将这些冻结的权重保持在INT 4/8中量化,无需存储为FP 16并在每次通信操作之前重复量化。 以这种方式使用ZeRO++进行RLHF训练可以减少内存使用和通信量,通过减少通信以及由于减少内存使用而使用更大的batch size大小来提高训练吞吐量。
保存微调后的模型,只保存量lora 参数。。 关键点: 1. 使用DPO损失函数实现安全性约束的模型训练。不需要额外在训练一个奖励模型。 2. 这也导致整个训练过程只需要策略模型和参考模型 2个LLM模型,不需要额外的显存去加载奖励模型。 3. 整个训练过程策略模型和参考模型可以进行4int的模型量化 + 少量的lora参数 ...
用LoRA进行RLHF训练是因为大多数模型权重都是冻结的,也意味着ZeRO++可以将这些冻结的权重保持在INT 4/8中量化,无需存储为FP 16并在每次通信操作之前重复量化。 以这种方式使用ZeRO++进行RLHF训练可以减少内存使用和通信量,通过减少通信以及由于减少内存使用而使用更大的batch size大小来提高训练吞吐量。
RLHF 是一种训练方式,并不是类似 Lora 这种的训练方法,RLHF 可以分为三阶段: 1)Language Model,LM:一个预训练语言模型 LM,对基础模型微调得到一个微调后的模型 使用人工标注的数据对预训练模型进行监督微调,以获得初始版本的生成模型。 2)Reward Model,RM:训练一个奖励模型 RM:训练一个奖励模型(Reward Model)...
以 8bit 加载模型会大幅降低内存占用，因为每个参数只要一字节 (比如 7B LLaMA 是 7GB 内存)。与直接训练原始模型不同，LoRA 在特定层 (一般是注意力层) 添加少量新参数，大幅降低了需要训练的参数。此情此景，一个衡量标准是 1B 的参数在整个微调过程中占 ~1.2-1.4GB (和具体 batch size 及序列长度有关)...