Lora的微调

Lora的微调

时间：2024-02-28 21:46:59浏览次数：36

背景

利用微调的方法对大模型进行微调。目前Lora是高效微调的方法之一。这里记录一下微调的方法和一些博客。

微调方法

Lora的方法是在模型参数外套一个壳，在论文中，作者是对注意力权重Q（K或者V）进行微调。当然也可以对其他网络进行微调例如，MLP（多层感知机）、LayerNorm层微调。
Huggingface给出了一个详细的微调方法:Lora微调mt0模型。

参考

科学空间:配置不同的学习率，LoRA还能再涨一点？

标签：Lora,模型,微调,对大,感知机,方法
From： https://www.cnblogs.com/future-dream/p/18041960

大模型微调
微调在深度学习和自然语言处理（NLP）领域，大规模语言模型如BERT、GPT-3等通过在大量数据上进行预训练获得了强大的语言理解和生成能力。这些预训练模型通常需要进行微调（Fine-tuning），以便在特定的下游任务上表现更好。微调可以采取不同的形式，包括full、LoRA和Q-LoRA。Full微调（FullFi......
QLoRa 低秩分解+权重量化的微调
QLoRa的核心思想是首先使用低秩分解技术降低参数的数量，然后对这些低秩表示的参数应用量化技术，进一步减少所需的存储空间和计算量。低秩分解低秩分解（Low-RankFactorization）：通过将模型中的权重矩阵分解为更小的矩阵乘积，减少模型中的参数数量。参看：LoRA微调和低秩矩阵这种方法......
LoRA 微调和低秩矩阵
LoRA（Low-RankAdaptation）是一种技术，旨在有效调整大型语言模型，以适应特定任务，而无需重新训练整个模型。在论文《LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELS》（https://arxiv.org/abs/2106.09685）中给出了具体方法：通过对模型中的参数进行低秩更新，来实现对大型预训练语言模......
使用 Hugging Face 微调 Gemma 模型
我们最近宣布了，来自GoogleDeepmind开放权重的语言模型Gemma现已通过HuggingFace面向更广泛的开源社区开放。该模型提供了两个规模的版本：20亿和70亿参数，包括预训练版本和经过指令调优的版本。它在HuggingFace平台上提供支持，可在VertexModelGarden和GoogleKubern......
lightdb plorasql 编译期间检查功能增强
背景lightdb为兼容Oracle的存储过程创建了plorsql核心插件。在lightdb23.4及之前版本，plorasql存储过程只支持基本的语法校验(check_function_bodies=on时)。从lightdb24.1版本开始，lightdb新增GUC参数lightdb_analyze_function_bodies，当该参数为on时，将会开启......
4张图片就可以微调扩散模型
稳定扩散模型因其从文本描述生成高质量、多样化图像的能力而获得了极大的关注。但是这些预训练模型在生成高度定制或个性化主题的图像时可能会有所不足。这时就需要我们进行手动的微调。微调可以根据相对较小的图像集向模型教授新的、独特的主题。我们今天使用DreamBooth在不影响......
使用LORA微调RoBERTa
模型微调是指在一个已经训练好的模型的基础上，针对特定任务或者特定数据集进行再次训练以提高性能的过程。微调可以在使其适应特定任务时产生显着的结果。RoBERTa（RobustlyoptimizedBERTapproach）是由FacebookAI提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型。它是对Google提......
扩展说明: 指令微调 Llama 2
这篇博客是一篇来自MetaAI，关于指令微调Llama2的扩展说明。旨在聚焦构建指令数据集，有了它，我们则可以使用自己的指令来微调Llama2基础模型。目标是构建一个能够基于输入内容来生成指令的模型。这么做背后的逻辑是，模型如此就可以由其他人生成自己的指令数据集。这在当想开发......
LoRA：语言模型微调的计算资源优化策略
编者按：随着数据量和计算能力的增加，大模型的参数量也在不断增加，同时进行大模型微调的成本也变得越来越高。全参数微调需要大量的计算资源和时间，且在进行切换下游任务时代价高昂。本文作者介绍了一种新方法 LoRA，可以在保持模型性能的同时大幅减少微调的参数量和所需资源。LoRA通过引......
全世界 LoRA 训练脚本，联合起来!
来自社区的SD-XLDreamboothLoRA微调最佳实践指南太长不看版我们把Replicate在SDXLCog训练器中使用的枢轴微调(PivotalTuning)技术与Kohya训练器中使用的Prodigy优化器相结合，再加上一堆其他优化，一起对SDXL进行DreamboothLoRA微调，取得了非常好的效果。你可以......

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微调方法

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