1. Toy模板网首页
  2. > Toy博客

LLM-项目详解-Chinese-LLaMA-AIpaca（一）：LLM+LoRa微调加速技术原理及基于PEFT的动手实践：一些思考和mt0-large+lora完整案例

7月前 作者：u013250861 分类：Toy博客 阅读(27) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了LLM-项目详解-Chinese-LLaMA-AIpaca（一）：LLM+LoRa微调加速技术原理及基于PEFT的动手实践：一些思考和mt0-large+lora完整案例。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

如何花费较少的算力成本来进行微调训练，十分重要，当前关于LLaMA、Alpaca、Instruct微调、LoRa微调等多个概念大家讲的很多，最近也在学习，也看到几个有趣的话题（主要参考于（https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca）：

首先，来看关于Instruct微调和LoRa微调

Instruct微调和LoRa微调是两种不同的技术。 Instruct微调是指在深度神经网络训练过程中调整模型参数的过程，以优化模型的性能。在微调过程中，使用一个预先训练好的模型作为基础模型，然后在新的数据集上对该模型进行微调。Instruct微调是一种通过更新预训练模型的所有参数来完成的微调方法，通过微调使其适用于多个下游应用。

LoRa微调则是指对低功耗广域网（LoRaWAN）中的LoRa节点参数进行微调的过程，以提高节点的传输效率。在LoRa微调中，需要了解节点的硬件和网络部署情况，并通过对节点参数进行微小调整来优化传输效率。

与Instruct微调相比，LoRA在每个Transformer块中注入可训练层，因为不需要为大多数模型权重计算梯度，大大减少了需要训练参数的数量并且降低了GPU内存的要求。 研究发现，使用LoRA进行的微调质量与全模型微调相当，速度更快并且需要更少的计算。因此，如果有低延迟和低内存需求的情况，建议使用LoRA微调。

其次，我们再来看看为什么会有LLaMA模型和LoRA两种模型

如上所述，模型的微调方式有很多种，基于LoRA的微调产生保存了新的权重，可以将生成的LoRA权重认为是一个原来LLaMA模型的补丁权重文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-560097.html

到了这里，关于LLM-项目详解-Chinese-LLaMA-AIpaca（一）：LLM+LoRa微调加速技术原理及基于PEFT的动手实践：一些思考和mt0-large+lora完整案例的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：
领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • LLM - Chinese-Llama-2-7b 初体验

    LLM - Chinese-Llama-2-7b 初体验

    目录 一.引言 二.模型下载 三.快速测试 四.训练数据 五.总结 自打 LLama-2 发布后就一直在等大佬们发布 LLama-2 的适配中文版，也是这几天蹲到了一版由 LinkSoul 发布的 Chinese-Llama-2-7b，其共发布了一个常规版本和一个 4-bit 的量化版本，今天我们主要体验下 Llama-2 的中文逻辑顺便

    2024年02月15日
    浏览(21)
  • ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct 学习记录（含LoRA的源码理解）

    ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct 学习记录（含LoRA的源码理解）

    介绍：探索中文instruct数据在ChatGLM, LLaMA等LLM上微调表现，结合PEFT等方法降低资源需求。 Github: https://github.com/27182812/ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct 补充学习：https://kexue.fm/archives/9138 优雅下载hugging face模型和数据集 配置conda 环境 数据集 belle数据集 和 自己收集的中文指令数据集 指令

    2024年02月11日
    浏览(20)
  • 【LLM】Windows本地CPU部署民间版中文羊驼模型（Chinese-LLaMA-Alpaca）踩坑记录

    【LLM】Windows本地CPU部署民间版中文羊驼模型（Chinese-LLaMA-Alpaca）踩坑记录

    目录 前言 准备工作 Git  Python3.9  Cmake 下载模型  合并模型 部署模型  想必有小伙伴也想跟我一样体验下部署大语言模型, 但碍于经济实力, 不过民间上出现了大量的量化模型, 我们平民也能体验体验啦~, 该模型可以在笔记本电脑上部署, 确保你电脑至少有16G运行内存 开原地址

    2024年02月04日
    浏览(51)

  • LLM实践-在Colab上使用免费T4 GPU进行Chinese-Llama-2-7b-4bit推理

    一、配置环境 1、打开colab，创建一个空白notebook，在[修改运行时环境]中选择15GB显存的T4 GPU. 2、pip安装依赖python包 注意此时，安装完accelerate后需要重启notebook，不然报如下错误： ImportError: Using low_cpu_mem_usage=True or a device_map requires Accelerate: pip install accelerate 注：参考文章内容

    2024年02月04日
    浏览(34)
  • MedicalGPT：基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型（LoRA）、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya-LLaMA]。

    MedicalGPT：基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型（LoRA）、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya-LLaMA]。

    项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域） ：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用 CSDN 平台，自主完成项目设计升级，提升自

    2024年02月20日
    浏览(36)

  • LLM-LLaMA：手动模型转换与合并【Step 1: 将原版LLaMA模型转换为HF(HuggingFace)格式；Step 2: 合并LoRA权重，生成全量模型权重】

    准备工作 运行前确保拉取仓库最新版代码： git pull 确保机器有足够的内存加载完整模型（例如7B模型需要13-15G）以进行合并模型操作。 务必确认基模型和下载的LoRA模型完整性，检查是否与SHA256.md所示的值一致 ，否则无法进行合并操作。原版LLaMA包含： tokenizer.model 、 tokeni

    2024年02月13日
    浏览(50)
  • LLM - Baichuan7B Lora 训练详解

    LLM - Baichuan7B Lora 训练详解

    目录 一.引言 二.环境准备 三.模型训练 1.依赖引入与 tokenizer 加载 2.加载 DataSet 与 Model 3.Model 参数配置 4.获取 peft Model 5.构造 Trainer 训练 6.训练完整代码 四.Shell 执行 1.脚本构建 2.训练流程 3.训练结果 五.总结 LLM - Baichuan7B Tokenizer 生成训练数据 上文我们介绍了如何将 QA 式的样

    2024年02月16日
    浏览(32)

  • 中文版LLaMA：Chinese-LLaMA-Alpaca

    GitHub：GitHub - ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca: 中文LLaMAAlpaca大语言模型+本地CPU/GPU训练部署 (Chinese LLaMA Alpaca LLMs) 以ChatGPT、GPT-4等为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）掀起了新一轮自然语言处理领域的研究浪潮，展现出了类通用人工智能（AGI）的能力，受到业界广泛关注。然而，

    2024年02月12日
    浏览(38)
  • Chinese Tiny LLM: Pretraining a Chinese-Centric Large Language Model

    Chinese Tiny LLM: Pretraining a Chinese-Centric Large Language Model

    相关链接：arXiv ： Chinese LLM 、 Pretraining 、 Large Language Model 、 Chinese Corpora 、 Multilingual 本研究介绍了CT-LLM（Chinese Tiny Large Language Model），这是一个2B参数的大型语言模型（LLM），它标志着在开发LLMs时优先考虑中文的重大转变。CT-LLM的独特之处在于，它从头开始，主要通

    2024年04月15日
    浏览(28)
  • Chinese-LLaMA-Alpaca代码实战

    Chinese-LLaMA-Alpaca代码实战

    项目地址： https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 由于LLaMA 原生仅支持 Latin 或 Cyrillic 语系，对于中文支持不是特别理想，并不像ChatGLM 和 Bloom 原生支持中文。但由于LLaMA模型在英文上的效果本身还是不错的，因此使用 模型词表扩充（中文词表） ，配合二次预训练及微调的方式

    2024年02月09日
    浏览(32)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包，优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包