PEFT 第3页

让天下没有难Tuning的大模型-PEFT（参数效率微调）技术简介

singleDoc#《让天下没有难Tuning的大模型-PEFT技术简介》最近，深度学习的研究中出现了许多大型预训练模型，例如GPT-3、BERT等，这些模型可以在多种自然语言处理任务中取得优异的性能表现

AI生成曾小健·2023-06-20 12:25

LoRA 核心代码

https://arxiv.org/abs/2106.09685核心内容：验证了只微调～1%的参数的LLM微调方法，而不损失正确率核心代码：https://github.com/huggingface/peft

CoderOnly·2023-06-17 20:54

大模型入门（四）—— 基于peft 微调 LLaMa模型

llama-7b模型大小大约27G，本文在单张/两张16GV100上基于huggingface的peft库实现了llama-7b的微调。

柴神·2023-06-16 16:11

大模型入门（五）—— 基于peft微调ChatGLM模型

ChatGLM是基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，针对中文问答和对话进行了优化。经过中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术，ChatGLM因为是中文大模型，在中文任务的表现要优于LLaMa，我在一些实体抽取的任务中微调ChatGLM-6B，都取得了很不错的效果。GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutore

柴神·2023-06-15 21:51

李沐读论文笔记--大模型时代下做科研的四个思路

大模型时代下做科研的四个思路0.视频来源：1.提高效率（更快更小）1.1PEFT介绍(parameterefficientfinetuning)1.2作者的方法1.3AIM效果1.3.1AIM在K400

7个七·2023-06-15 00:29

【DL】LoRA的学习笔记

2源码学习2.1学习资料【视频】《[LLMs实践]04PEFT/LoRA源码分析》PEFT：由huggingface团队开发的参数高效微调（Parameter-EfficientFine-Tuning，

songyuc·2023-06-14 15:32

ChatGLM-6B微调与部署

文章目录基于ChatGLM-6B的推理与部署配置环境与准备配置环境模型文件准备代码运行Demo命令行Demo基于Gradio的网页版Demo基于Streamlit的网页版Demo基于peft框架的LoRA

dzysunshine·2023-06-13 15:48

【peft】huggingface大模型加载多个LoRA并随时切换

加载多个LoRA并随时切换参考MultiAdaptersupport要求peft>=0.3.0用法说明在加载第一个适配器时，可以通过PeftModel.from_pretrained方法并指定adapter_name

QxAIRobot·2023-06-13 02:26

QLoRA：量化 LLM 的高效微调

QLoRA使用bitsandbytes进行量化，并与HuggingFace的PEFT和transformers库集成。QLoRA由华盛顿大学UWNLP小组的成员开发。

曾小健量化博士Dr·2023-06-09 15:50

ChatGLM + PEFT 进行finetune

kingglory/ChatGLM-Efficient-Tuning一、前言1.1硬件需求注：r为LoRA维数大小，p为前缀词表大小，l为微调层数，ex/s为每秒训练的样本数。gradient_accumulation_steps参数设置为1。上述结果均来自于单个TeslaV100GPU，仅供参考。1.2微调方法LoRA：仅微调低秩适应器。P-TuningV2：仅微调前缀编码器。Freeze：仅微

桂花很香,旭很美·2023-06-09 11:53

使用 LoRA 和 Hugging Face 高效训练大语言模型

在此过程中，我们会使用到HuggingFace的Transformers、Accelerate和PEFT库。

·2023-04-19 00:34

大模型训练——PEFT与LORA介绍

大模型训练——PEFT与LORA介绍0.简介1.LORA原理介绍2.补充资料：低显存学习方法3.PEFT对LORA的实现0.简介朋友们好，我是练习NLP两年半的算法工程师常鸿宇，今天介绍一下大规模模型的轻量级训练技术

常鸿宇·2023-04-15 13:34

大模型时代下的paper生存= =

第一类：PEFT类论文（我还挺喜欢的，不知道自己什么时候可以搞出这种工作（为什么中英文穿插，利于自己写论文：）COMPOSITIONALPROMPTTUNINGWITHMOTIONCUESFOROPEN-VOCABULARYVIDEORELATIONDETECTION1

一只想飞的锦鲤·2023-04-15 03:20

大模型时代下做科研的思路

就是调可能更好（设计不同效果不一样）hardprompt：固定的COOP：softprompt自己学PEFT5.mixgen——这篇论文一个模块几个任务有涨点就行。怎么

一只想飞的锦鲤·2023-04-07 10:02

大模型时代下做科研的四个思路

四个方向1、Efficient(PEFT)提升训练效率，这里以PEFT(parameterefficientfinetuning)为例2、Existingstuff(pretrainedmodel)、Newdirections

完美屁桃·2023-04-07 01:58

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