南阳网站建设8iwang,做二手货车网站公司,wordpress不用小尺寸图片,做土司的网站大模型训练中的PEFT#xff08;Parameter-Efficient Fine-Tuning#xff09;与LoRA#xff08;Low-Rank Adaptation#xff09;是两种重要的技术#xff0c;它们在大型预训练模型的应用中发挥着重要作用。
首先#xff0c;让我们来了解一下PEFT。PEFT是一种参数高效的微…大模型训练中的PEFTParameter-Efficient Fine-Tuning与LoRALow-Rank Adaptation是两种重要的技术它们在大型预训练模型的应用中发挥着重要作用。
首先让我们来了解一下PEFT。PEFT是一种参数高效的微调技术由Huggingface发布。这种方法的核心思想是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。这样做的好处是大大降低了计算和存储成本同时克服了灾难性遗忘的问题。灾难性遗忘是指在LLM的全参数微调期间观察到的一种现象即在微调过程中忘记了预训练阶段学到的知识。PEFT在低数据状态下比全参数微调更好可以更好地泛化到域外场景。使用PEFT即使在计算资源受限的情况下也可以利用预训练模型的知识来迅速适应新任务实现高效的迁移学习。
接下来我们来看看LoRA。LoRA是一种低秩适应技术它通过对模型中的权重矩阵进行低秩分解来减少可训练参数的数量。具体来说对于模型中的任意一个权重矩阵WLoRA会增加一个“旁支”先用一个Linear层A将数据从dd维降到rr维其中rr为LoRA的重要超参数一般会远远小于dd再用一个Linear层B将数据从rr维变回dd维。在训练过程中只训练这个“旁支”的参数而原始的权重矩阵W则被冻结。这样做可以大大减少可训练参数的数量从而降低计算复杂度和模型训练成本。实验表明LoRA在保持模型性能的同时可以将可训练参数的数量减少10000倍GPU内存需求减少3倍。此外LoRA还在RoBERTa、DeBERTa、GPT-2和GPT-3等模型上进行了验证并表现出与全参数微调相当或更好的性能。
当然可以。PEFT全称为Parameter-Efficient Fine-Tuning即参数高效微调是一种针对大型预训练模型如LLM模型的微调技术。其核心思想是在微调过程中仅对模型中的一小部分参数进行调整而保持大部分预训练参数不变。这样做的好处在于可以大幅度减少微调所需的计算资源和存储空间同时避免了全参数微调时可能出现的“灾难性遗忘”问题。
在PEFT中被微调的参数通常是通过特定的方式选择的以确保这些参数能够对新任务进行有效的学习。例如一些方法可能会选择模型中的某些层或某些神经元进行微调而保持其他部分不变。此外还有一些方法会引入额外的参数来进行微调但这些额外参数的数量通常远少于全参数微调所需的数量。
PEFT的优势在于其高效性和灵活性。由于只需要微调一小部分参数因此PEFT可以在计算资源有限的情况下进行高效的模型适应。同时由于保留了大部分预训练参数PEFT还可以在一定程度上保持模型在原始任务上的性能从而实现多任务学习的能力。
在实际应用中PEFT已被广泛用于各种大型预训练模型的微调过程中。例如在自然语言处理领域PEFT已被用于BERT、RoBERTa、GPT等模型的微调。在图像识别领域PEFT也被用于ResNet、VGG等模型的微调。实验结果表明PEFT在保持模型性能的同时可以显著减少微调所需的计算资源和存储空间。
总的来说PEFT是一种高效且实用的大型预训练模型微调技术。它不仅可以降低模型微调的成本和难度还可以提高模型在新任务上的性能。随着人工智能技术的不断发展PEFT有望在更多领域得到广泛的应用和推广。
