8.LoRA 与其他微调方法的区别 参数更新范围 LoRA 只对新增的低秩矩阵进行训练,避免了大规模更新模型参数,而其他方法如全参数微调则需要对所有参数进行更新。 计算和存储开销 LoRA 的低秩更新方式大幅降低了计算和存储成本,相比传统的微调方法,能更高效地处理资源有限的场景。 四、什么情况下模型需要RLHF RLHF(Reinforc...
"lora_alpha": 32, "target_modules": ["q_proj", "v_proj"] } 2.梯度检查点(Gradient Checkpointing) 以计算时间换取显存空间 实现方式:python Plain Text 收起 model.gradient_checkpointing_enable() 3.混合精度训练 使用FP16或BF16进行训练 配置示例:python RLHF的额外显存考虑 虽然目前工具...
4.2 运行RLHF CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage ppo \ --do_train True \ --model_name_or_path baichuan-inc/baichuan-7B \ --adapter_name_or_path saves/Baichuan-7B-Base/lora/sft \ #sft输出的权重文件 --finetuning_type lora \ --template default \ --dataset_di...
不同的训练阶段(如SFT、RLHF)对显存的需求也有所不同。 SFT阶段的显存分析 理论计算 以LLaMA-7B模型为例,让我们来分析SFT阶段的显存需求: 模型权重:7B参数 × 2字节(FP16) = 14GB Adam优化器状态:7B参数 × 8字节 = 56GB 梯度:7B参数 × 2字节 = 14GB 激活值:依赖于序列长度和batch size 以上是LLaM...
目前的技术路线,前者属于无解的一个问题,唯一的优化点可能是通过 sft / rlhf 让模型知道什么时候拒绝回复,但也仅限于训过的同类型 case 能拒绝,没训过的 case 依旧胡说八道,泛化效果很差。后者是我们重点优化的方向,它是可以解的,或者说有尽量缓解这个问题的方法...
在人工智能领域,LLM(Large Language Model,大型语言模型)正逐渐成为推动技术发展的核心力量。为了更深入地理解这一技术,本文将详细探讨LLM技术中的几个关键概念:SFT(Supervised Fine-Tuning,有监督微调)、RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,人类
* 数据标注格式基本都是问答对, 细节可能会变动, 但问答结构不变. { 问, 答 } 总的来说:SFT属于全参数调优,需要的精标语料数据量较大, 至少在5000条以上,微调后的模型需要独立部署(必须托管)。Prompt tuning、LoRA适合调整部分模型参数,需要的精标语料数据量不大,通常几百条即可见效。 点赞 评论 相关推荐...
LLM应用开发者通常面临的一个问题:如何有效的将大模型适用于下游任务。面对这个问题,通常会涉及以下几种技术,包括少量样本学习(few-shot learning)、提示工程(prompt engineering)、检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)、监督式微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)、RLHF以及这些技术的某种组合。
目前的技术路线,前者属于无解的一个问题,唯一的优化点可能是通过 sft / rlhf 让模型知道什么时候拒绝回复,但也仅限于训过的同类型 case 能拒绝,没训过的 case 依旧胡说八道,泛化效果很差。后者是我们重点优化的方向,它是可以解的,或者说有尽量缓解这个问题的方法。
2.大模型微调-任务/模型无关的LORA 3.大模型微调方法-Peft库使用实践(实战篇) 系列3:知识图谱增强的LLM 1.知识图谱组成要素及其分类 2.知识图谱和 LLM 融合路线 3.知识图谱增强 LLM 的方法 系列4:惊艳的文本生成模型SORA 1.目前主流视频生成模式