llama factory freeze参数冻结哪些层
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LLaMA Factory中的freeze微调方法允许用户选择性地冻结模型的某些层,只对部分层进行微调。具体来说:
- freeze微调方法会根据用户设置的参数来决定冻结哪些层:
- 可以设置num_layer_trainable参数来指定要训练的层数
- 可以设置train_on_inputs参数来决定是训练前面的层还是后面的层
- 也可以通过freeze_parameters参数直接指定要冻结的具体层
- 通常的做法是冻结模型的前面大部分层,只微调最后几层。这是因为:
- 前面的层学习到的是更通用的特征
- 后面的层更专注于特定任务
- 冻结层的参数会被设置为不可训练(requires_grad=False)。
- 只有未被冻结的层会在训练过程中更新参数。
- 这种方法可以大幅降低训练成本,同时保留模型大部分预训练知识。
- 用户可以根据具体任务和数据集大小来调整冻结的层数,以在效果和效率之间取得平衡。
总之,LLaMA Factory的freeze方法提供了灵活的参数设置,允许用户根据需求精细控制模型微调过程中哪些层参与训练、哪些层保持冻结。这种方法可以有效降低计算资源需求,同时保持模型性能。
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标签：冻结,训练,哪些,模型,微调,freeze,参数 From： https://blog.csdn.net/sinat_37574187/article/details/140755703