peft 第3页

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

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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