LORA 是一种高效的参数微调技术,旨在大幅降低训练和存储成本将模型权重的调整限制在低秩矩阵上,LORA 允许模型适应新任务,而无需更新原始模型的全部参数。 具体来说,引入了 低秩矩阵分解 的思想,用较少的新增参数实现对模型的微调。 2.为什么需要 LORA? 3.LORA 的流程 4.Fine-Tuning vs SFT VS LORA Fine-Tuning 是
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...
QLoRA:量化低秩适应技术的创新 QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)算法是LoRA的进一步升级,旨在减少微调过程中的内存占用,同时保持或接近全精度微调的性能。QLoRA算法的核心原理是在保持预训练模型权重不变的情况下,通过引入低秩适配器(LoRA)和量化技术来适应特定任务。这种方法通过量化预训练模型的权重到4位精度,并...
然而,对于LLM的微调(finetuning)通常需要大量的计算资源和数据,这成为了限制LLM应用的一大难题。为了解决这个问题,Hugging Face推出了TRL库,该库结合了Lora和RLHF技术,可以在不增加模型参数数量的情况下,显著提高LLM的性能。 一、Lora:轻量级微调 Lora是一种轻量级微调技术,它通过在LLM的每一层中添加额外的低秩矩阵,...
为了解决这个问题,研究人员开始探索更为高效的模型调优方法,其中LoRA(Low-Rank Adaptation)和RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)备受关注。 最近,我们的团队尝试使用基于LoRA的RLHF方法来调优一个大模型。LoRA是一种轻量级的模型调优技术,它通过对原始模型中的一部分参数进行低秩分解,从而实现高效的模型...
基于LoRA的RLHF 参考Github 开源模型LLM-Tuning 一、简介 (1)RLHF (基于人类反馈的强化学习) 分为三步: SFT (Supervised Fine-Tuning): 有监督的微调,使用正常的 instruction following 或者对话的样本,来训练模型的基础对话、听从 prompt 的能力; RM (Reward Modeling): 基于人类的偏好和标注,来训练一个能模拟...
由于微调整个拥有数十亿到上百亿参数的模型成本很高，研究人员提出了低秩适应（LoRA）和 DeepMind 的 Sparrow LM 等方法来降低成本。而PPO算法已经存在较长时间，有很多关于其原理的指南，因此成为 RLHF 中的有利选择。PPO算法的应用 PPO算法就像是LLM的教练，它通过以下步骤来帮助语言模型提高：输入提示：将提示输入...
LoRA 是一种 PEFT 方法的示例,它将权重更新分解为可训练的低秩矩阵,从而只训练总参数的一小部分。 Google 的研究团队引入了一种革命性的方法,即高效参数强化学习 (PERL)。这种创新方法利用 LoRA 更有效地改进模型,保持传统 RLHF 方法的性能,同时显著降低计算和内存需求。PERL 允许选择性地训练这些适配器,同时保留...
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。
LoRA(Low-Rank Adaptation):注入低秩矩阵调整权重。 Adapter:在Transformer层插入小型网络模块。 Prefix Tuning:在输入前添加可学习的前缀向量。 优势:适合资源有限场景(如单卡微调大模型)。 5. RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,人类反馈强化学习) ...