LoRA 在下游任务微调时,只调整自注意力机制模块的权重,并冻结 MLP 模块。所以对于大型 Transformer,使用 LoRA 可减少高达 2/3 的显存(VRAM)使用量。比如在 GPT-3 175B 上,使用 LoRA 可以将训练期间的 VRAM 消耗从 1.2TB 减少到 350GB。 2.3 LoRA 微调方法的主要优势 预训练模型参数可以被共享,用于为不同的...
LoRA(低秩适应) 是一种轻量化微调方法,专门设计用于有效地调整大型预训练语言模型,尤其是在内存和计算资源有限的情况下。 基本概念: LoRA 的核心思想是减少训练参数的数量,而不是直接更新整个模型的权重。它通过在每个线性层(如 Transformer 中的自注意力和前馈神经网络)引入额外的低秩矩阵来实现参数高效的微调。 过...
在微调Llama 3语言模型的过程中,我们可以借助千帆大模型开发与服务平台提供的强大工具和服务。该平台支持多种模型微调技术,包括SFT和LoRA等,并提供了丰富的预训练模型和标注数据集。通过该平台,我们可以更加高效地进行模型微调、评估和部署工作,进一步提升Llama 3在特定任务上的性能。 总之,使用Supervised Fine-Tuning(SF...
LoRA 在下游任务微调时,只调整自注意力机制模块的权重,并冻结 MLP 模块。所以对于大型 Transformer,使用 LoRA 可减少高达 2/3 的显存(VRAM)使用量。比如在 GPT-3 175B 上,使用 LoRA 可以将训练期间的 VRAM 消耗从 1.2TB 减少到 350GB。 2.3 LoRA 微调方法的主要优势 预训练模型参数可以被共享,用于为不同的...
LoRA 与其它多种微调方法不冲突,可以与其它微调方法相结合,比如下节实训将要介绍的前缀调优方法等。 3. P-tuning v2 微调方法 3.1 P-tuning v2 微调方法的相关技术 传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型,对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间,急需更加高效的微调方法。理解 P-tuning v2 微调方法,首先需要...
LoRA 与其它多种微调方法不冲突,可以与其它微调方法相结合,比如下节实训将要介绍的前缀调优方法等。 3. P-tuning v2 微调方法 3.1 P-tuning v2 微调方法的相关技术 传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型,对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间,急需更加高效的微调方法。理解 P-tuning v2 微调方法,首先需要...
人工智能大语言模型微调技术:SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型,即源模型。然后创建一个新的神经网络模型,即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出...
在大语言模型微调的过程中,LoRA 冻结了预先训练好的模型权重,并将可训练的秩的分解矩阵注入到 Transformer 体系结构的每一层。例如,对于预训练的权重矩阵W0,可以让其更新受到用低秩分解表示后者的约束: 其中: 而且,秩r≪min(d,k), 此时,修正后的正向传播计算公式就变成: ...
LoRA是一种自监督学习方法,它通过学习正交矩阵来对模型进行正则化。LoRA通过对原始模型参数进行正交分解,并学习其中的正交矩阵来达到微调的效果。这种方法可以有效地减少参数数量,加速训练过程,并且可以应用于大规模模型。然而,LoRA需要更多的计算资源和时间来训练模型。 P-tuning v2P-tuning v2是一种半监督学习方法,它...
LoRA(Language-oriented Data Augmentation)是一种针对自然语言处理任务的微调方法,它引入了一种语言导向的数据增强技术,以改进模型的性能。 LoRA 的步骤 1. 预训练 与其他微调方法一样,LoRA的第一步是在大规模未标记的文本数据上对模型进行预训练。这使得模型能够学习通用的语言表示。