peft 第2页

chatglm2微调—Lora

https://gitee.com/mirrors/chatglm-efficient-tuning推荐一些写的不错的链接以及官网readmeChatGLM2-6B微调-掘金(juejin.cn)基于PEFT

babyzbb636·2023-10-19 12:48

Generative AI 新世界 | 大模型参数高效微调和量化原理概述

接下来的两期文章，我们将探讨如何利用HuggingFace的参数高效微调(PEFT)库和QLoRA量化技术，使用单个实例对大型

亚马逊云开发者·2023-10-19 00:59

大模型技术实践（五）｜支持千亿参数模型训练的分布式并行框架

在上一期的大模型技术实践中，我们介绍了增加式方法、选择式方法和重新参数化式方法三种主流的参数高效微调技术（PEFT）。

AI 研习所·2023-10-18 08:52

大模型LLM相关面试题整理-PEFT

5大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT)5.1PEFT基础5.1.1微调方法是啥？如何微调？

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-10-18 05:49

如何选择最适合你的LLM优化方法：全面微调、PEFT、提示工程和RAG对比分析

一、前言自从ChatGPT问世以来，全球各地的企业都迫切希望利用大型语言模型（LLMs）来提升他们的产品和运营。虽然LLMs具有巨大的潜力，但存在一个问题：即使是最强大的预训练LLM也可能无法直接满足你的特定需求。其原因如下：定制输出：你可能需要一个具有独特结构或风格的应用程序，例如可以评分并提供简洁反馈点评文章质量的工具。缺少上下文：预训练LLM可能对于你应用程序中重要文件一无所知，例如针对某系

技术狂潮AI·2023-10-17 19:56

大语言模型之十五-预训练和监督微调中文LLama-2

这篇博客是继《大语言模型之十二SentencePiece扩充LLama2中文词汇》、《大语言模型之十三LLama2中文推理》和《大语言模型之十四-PEFT的LoRA》前面博客演示了中文词汇的扩充以及给予

shichaog·2023-10-04 01:07

大语言模型之十四-PEFT的LoRA

在《大语言模型之七-Llama-2单GPU微调SFT》和《大语言模型之十三LLama2中文推理》中我们都提到了LoRA（低秩分解）方法，之所以用低秩分解进行参数的优化的原因是为了减少计算资源。我们以《大语言模型之四-LlaMA-2从模型到应用》一文中的图3LLama-2图例过程为例说明内存的消耗。首先是有32层的Transformer，它们每层的内存占用如下图：图中有六个大矩阵是打了勾的，原始的L

shichaog·2023-10-03 20:52

【论文极速读】Prompt Tuning——一种高效的LLM模型下游任务适配方式

【论文极速读】PromptTuning——一种高效的LLM模型下游任务适配方式FesianXu20230928atBaiduSearchTeam前言PromptTuning是一种PEFT方法（Parameter-EfficientFineTune

FesianXu·2023-09-30 02:21

大模型技术实践（四）｜参数高效微调技术解析及AdaLoRA的应用

本期内容UCloud将为您介绍参数高效微调技术（PEFT），即对已预训练好的模型，固定住其大部分参数，而仅调整其中小部分或额外增加的参数，以达到与全部参数微调相近的效果。

AI 研习所·2023-09-28 03:26

peft代码解读:Prefix Tuning/LoRA/P-Tuning/Prompt Tuning

GitHub-Xianchao-Wu/peft:PEFT:State-of-the-artParameter-EfficientFine-Tuning.PEFTLoRA:LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELSPrefixTuning

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-26 23:16

优刻得大模型技术实践（四）｜参数高效微调技术解析及AdaLoRA的应用

本期内容UCloud将为您解析参数高效微调技术（PEFT），即对已预训练好的模型，固定住其大部分参数，而仅调整其中小部分或额外的参数，以达到与全部参数微调相近的效果。

·2023-09-26 19:21

Generative AI 新世界 | Falcon 40B 大模型微调和量化实践

本文作者黄浩文亚马逊云科技资深开发者布道师在上一期的文章中，我们一起梳理了大模型参数高效微调（PEFT）和QLoRA量化技术背后的理论基础。

亚马逊云开发者·2023-09-24 02:25

ChatGLM LoRA微调定制AI大模型

一、前言对于ChatGLM2-6B模型基于PEFT的特定任务微调实验。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。

张志翔的博客·2023-09-22 04:06

大模型训练之加速篇 -＞ peft(Lora) -＞ accelerator -＞ deepspeed (Zero)

HUGGINFACEPEFT库：实现LORA，prefix-tuning.prompttuning,AdaLoRA,LLaMA-Adapter训练的库HUGGINFACEaccelerator库：是一个将pytorch模型迁移到CPU/GPU/Multi-GPUs/TPU/Fp16/bf16模式下训练的一个标准库DeepSpeedPytorch的分布式并行计算框架（DistributedDataP

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:22

ChatGLM 通俗理解大模型的各大微调方法：从LoRA、QLoRA到P-Tuning V1/V2

前言PEFT方法仅微调少量(额外)模型参数，同时冻结预训练LLM的大部分参数第一部分高效参数微调的发展史1.1Google之AdapterTuning：嵌入在transformer里原有参数不变只微调新增的

张志翔的博客·2023-09-19 09:40

使用 LoRA 和 QLoRA 对大型语言模型进行参数高效的微调

概述随着我们深入研究参数高效微调(PEFT)的世界，了解这种变革性方法背后的驱动力和方法变得至关重要。在本文中，我们将探讨PEFT方法如何优化大型语言模型(LLM)对特定任务的适应。

TD程序员·2023-09-15 09:37

Generative AI 新世界 | 大模型参数高效微调和量化原理概述

接下来的两期文章，我们将探讨如何利用HuggingFace的参数高效微调(PEFT)库和

亚马逊云开发者·2023-09-13 01:58

[peft]ImportError: cannot import name ‘is_npu_available‘ from ‘accelerate.utils‘

今天在使用peft库的时候出现了下面的错误，估计是peft刚出来还不太稳定的原因：ImportError:cannotimportname'is_npu_available'from'accelerate.utils

农民小飞侠·2023-09-09 22:22

微调llama2模型教程：创建自己的Python代码生成器

本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调，生成自己的代码生成器。所以本文将重点展示如何定制自己的llama2，进行快速训练，以完成特定任务。

·2023-09-04 23:09

【LLM模型篇】LLaMA2 | Vicuna | EcomGPT等（更新中）

文章目录一、Basemodelchatglm2模型Vicuna模型LLaMA2模型1.训练细节2.EvaluationResults3.更多参考alpaca模型其他大模型和peft高效参数微调二、垂直领域大模型

山顶夕景·2023-09-03 18:27

19篇论文速览大模型微调技术进展与热门方法

目前较为流行的大模型微调技术是PEFT(Parameter-EfficientFineTuning)，只对部分的参数进行训练，主要有PromptTuning、PrefixTuning、L

深度之眼·2023-09-02 07:52

[LLM] 大模型训练

微调：工具：https://github.com/huggingface/peft对chatGLM微调：https://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning

风可。·2023-08-31 04:23

波士顿大学「鸭嘴兽-70B」登顶Hugging Face大模型排行榜！高效数据集+独特LoRA微调是关键

夕小瑶科技说分享来源|新智元鸭嘴兽70B登上HuggingFace上的开源大模型榜一，变强的原因是采用优化过的数据集训练以及更高效的PEFT和独特的LoRA微调。

夕小瑶·2023-08-30 01:43

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

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

u013250861·2023-08-27 07:22

微调llama2模型教程：创建自己的Python代码生成器

本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调，生成自己的代码生成器。所以本文将重点展示如何定制自己的llama2，进行快速训练，以完成特定任务。

·2023-08-25 11:34

【LLM大模型】模型和指令微调方法

noteHuggingFace的PEFT是一个库（LoRA是其支持的技术之一，除此之外还有PrefixTuning、P-Tuning、PromptTuning），可以让你使用各种基于Transformer

u013250861·2023-08-25 07:16

LoRA继任者ReLoRA登场，通过叠加多个低秩更新矩阵实现更高效大模型训练效果

论文链接：https://arxiv.org/abs/2307.05695代码仓库：https://github.com/guitaricet/peft_pretraining一段时间以来，大模型（LLMs

TechBeat人工智能社区·2023-08-24 11:40

ChatGLM-6B微调记录

目录GLM-130B和ChatGLM-6BChatGLM-6B直接部署基于PEFT的LoRA微调ChatGLM-6BGLM-130B和ChatGLM-6B对于三类主要预训练框架：autoregressive

tzc_fly·2023-08-24 08:31

大模型PEFT技术原理（二）：P-Tuning、P-Tuning v2

随着预训练模型的参数越来越大，尤其是175B参数大小的GPT3发布以来，让很多中小公司和个人研究员对于大模型的全量微调望而却步，近年来研究者们提出了各种各样的参数高效迁移学习方法（Parameter-efficientTransferLearning），即固定住PretrainLanguagemodel（PLM）的大部分参数，仅调整模型的一小部分参数来达到与全部参数的微调接近的效果（调整的可以是模

wshzd·2023-08-21 09:39

大模型PEFT技术原理（三）：Adapter Tuning及其变体

随着预训练模型的参数越来越大，尤其是175B参数大小的GPT3发布以来，让很多中小公司和个人研究员对于大模型的全量微调望而却步，近年来研究者们提出了各种各样的参数高效迁移学习方法（Parameter-efficientTransferLearning），即固定住PretrainLanguagemodel（PLM）的大部分参数，仅调整模型的一小部分参数来达到与全部参数的微调接近的效果（调整的可以是模

wshzd·2023-08-21 09:09

[工具环境] pip&git lfs下载命令

关键词：pip,gitlfspip从git下载指定的提交版本伴随着大模型的火热发展，PEFT和transformers也是更新频繁，常会看到requirements中安装的软件包来自github中的某个

晨阳2023·2023-08-17 00:08

【自然语言处理】大模型高效微调：PEFT 使用案例

文章目录一、PEFT介绍二、PEFT使用2.1PeftConfig2.2PeftModel2.3保存和加载模型三、PEFT支持任务3.1Modelssupportmatrix3.1.1CausalLanguageModeling3.1.2ConditionalGeneration3.1.3SequenceClassification3.1.4TokenClassification3.1.5Text

旅途中的宽~·2023-08-10 10:00

微软研究院展示Project Rumi项目；参数高效微调（PEFT）

AI新闻微软研究院展示ProjectRumi项目，通过多模态方法增强人工智能理解能力摘要：微软研究院展示了ProjectRumi项目，该项目通过结合文本、音频和视频数据，并采用多模态副语言提示的方法，提高人工智能系统的理解能力。当前的自然语言处理AI主要依赖于文本输入输出，而忽略了人类在自然交流中的语调、面部表情、手势和肢体语言等线索，导致理解存在偏差。为了解决这个问题，微软研究院开发了Proje

go2coding·2023-08-07 10:44

在云服务器上，clone github时报Connection timed out&exit code: 128

Connectiontimedout&exitcode:128错误，原因是访问超时了，此时需要使用代理fatal:unabletoaccess'https://github.com/huggingface/peft

菜鸟分享录·2023-08-01 17:51

Peft库实战（一）：Lora微调bert（文本情感分类）

peft_bert_demo.pyimportargparseimportosimporttorchfromtorch.optimimportAdamWfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfrompeftimport

u013250861·2023-07-31 21:37

大模型训练-PEFT技术简介

常用方法分别是：LoRAPrefixTuningP-TuningPromptTuning参考：https://blog.csdn.net/weixin_44826203/article/details/129733930https://zhuanlan.zhihu.com/p/618894319?utm_id=0

cv-daily·2023-07-31 21:37

Hugging Face PEFT 调优实战附代码

HuggingFacePEFT调优实战附代码PEFT调优大模型HuggingFacePEFT调优实战附代码使用HuggingFacePEFTLibrary先快速上手使用PEFTLoRA详解实际应用--Kaggle

瑶子君·2023-07-31 21:36

python安装peft依赖库

安装文件#catMakefile.PHONY:qualitystyletestdocscheck_dirs:=srctestsexamples#Checkthatsourcecodemeetsqualitystandards#thistargetrunschecksonallfilesquality:black--check$(check_dirs)ruff$(check_dirs)doc-bui

小李飞刀李寻欢·2023-07-31 21:34

[NLP]LLM高效微调(PEFT)--LoRA

LoRA背景神经网络包含很多全连接层，其借助于矩阵乘法得以实现，然而，很多全连接层的权重矩阵都是满秩的。当针对特定任务进行微调后，模型中权重矩阵其实具有很低的本征秩（intrinsicrank），因此，论文的作者认为权重更新的那部分参数矩阵尽管随机投影到较小的子空间，仍然可以有效的学习，可以理解为针对特定的下游任务这些权重矩阵就不要求满秩。技术原理LoRA（论文：LoRA:LOW-RANKADAP

奇思闻影的舒克与贝克·2023-07-30 07:45

[NLP]使用Alpaca-Lora基于llama模型进行微调教程

[NLP]理解大型语言模型高效微调(PEFT)因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。

奇思闻影的舒克与贝克·2023-07-27 02:52

hugging face参数高效微调peft源码解析

大模型参数高效微调(PEFT)-知乎让天下没有难Tuning的大模型-PEFT技术简介-知乎大模型参数高效微调技术原理综述（三）-P-Tuning、P-Tuningv2-知乎你似乎来到了没有知识存在的荒原

胖胖大海·2023-07-23 09:40

LoRA: 大模型快速训练的秘诀

本文是四两拨千斤，训练大模型的PEFT方法的最后一小节，感兴趣读者可以阅读完整版。

从流域到海域·2023-07-16 22:18

四两拨千斤，训练大模型的PEFT方法

自然语言处理进入大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）时代之后，模型的参数量级越来越庞大，以稍早之前的GPT-3为例，它有175B即1亿7千5百万参数，而ChatGPT及后续模型则更大。一方面大语言模型解决自然语言处理任务所需的涌现能力确实需要如此量级的参数，另一方面如此巨大的参数会引起训练成本的急剧增加，甚至从消费级硬件角度来讲，用户全量训练大语言模型的参数的成本令人望而却步

从流域到海域·2023-07-16 22:17

使用peft的lora，微调MAE

一、peft下载https://github.com/huggingface/peft二、peft安装打开cmd到达安装目录pythonsetup.pybuildpythonsetup.pyinstall

gaoenyang760525·2023-07-16 06:52

【LLM】Prompt tuning大模型微调实战

文章目录一、Propmttuning1.peft库中的tuning2.prompttuning怎么搞二、Prompttuning代码实战1.tuning训练2.模型推理比较3.其他tuning技术Reference

山顶夕景·2023-07-14 02:22

大模型高效微调综述上：Adapter Tuning、AdaMix、PET、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-tuning、P-tuning v2

文章目录一、背景1.1Tansformer1.1.1模型结构1.1.2注意力机制1.1.3注意力在Transformer中的应用1.2BERT二、`PEFT`综述2.1PEFT的分类2.2不同PEFT方法的对比三

神洛华·2023-06-24 08:05

past_key_values在P-TuningV2中的巧用

背景目前HuggingFace发布了关于微调LLMs的方法包——Parameter-EfficientFine-Tuning(PEFT)，其中包含下面6种方法：LoRA:LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELSPrefixTuning

Charon_HN·2023-06-22 21:18

大模型高效调参—PEFT库（ Parameter-Efficient Fine-Tuning）

PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning）是一个用于在不微调所有模型参数的情况下，有效地将预先训练的语言模型（PLM）适应各种下游应用的库。PEFT方法只微调少量（额

桂花很香,旭很美·2023-06-20 12:59

大模型-微调技术：PEFT库

pypi：https://pypi.org/project/peft/目前peft0.3.0code地址：GitHub-huggingface/peft:PEFT:State-of-the-artParameter-EfficientFine-Tuning

u013250861·2023-06-20 12:28

让天下没有难Tuning的大模型：PEFT技术简介

©作者|风飏单位|阿里巴巴研究方向|AIOps/NLP来自|PaperWeekly进NLP群—>加入NLP交流群最近，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。而其中，ChatGPT模型因为在对话生成方面的表现而备受瞩目，成为了自然语言处理领域的热门研究方向。然而，这些大型预训练模型的训练成本非常高昂，需要庞大的计

zenRRan·2023-06-20 12:27

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