大多数大型语言模型(LLM)都无法在消费者硬件上进行微调。例如，650亿个参数模型需要超过780Gb的GPU内存。这相当于10个A10080gb的gpu。就算我们使用云服务器，花费的开销也不是所有人都能够承担的。而QLoRa(Dettmersetal.，2023)，只需使用一个A100即可完成此操作。在这篇文章中将介绍QLoRa。包括描述它是如何工作的，以及如何使用它在GPU上微调具有200亿个参数的GPT模型。为了进行演示，本文使用nVidiaRTX306012GB来运行本文中的所有命令。这样可以保证小显存的要求，并且也保证可以使用免费的GoogleColab实例来实现相同的结果。但是，如果
Prompt-Tuning——深度解读一种全新的微调范式作者：王嘉宁 邮箱：lygwjn@126.com转载请注明出处：https://wjn1996.blog.csdn.net/article/details/120607050本博客针对Prompt进行的综述博客，暂时为半成品，持续更新中，若对您的科研和工作有所帮助，期待您的收藏与引用。作者简介：王嘉宁，华东师范大学数据学院博士生，研究方向为自然语言处理、知识图谱。首次发布日期：2021年11月19日第一次全面更新：2023年2月3日第二次全面更新：2023年3月29日阅读该博客，您将系统地掌握如下知识点：什么是预训练语言模型？什么是pr
Prompt-Tuning——深度解读一种全新的微调范式作者：王嘉宁 邮箱：lygwjn@126.com转载请注明出处：https://wjn1996.blog.csdn.net/article/details/120607050本博客针对Prompt进行的综述博客，暂时为半成品，持续更新中，若对您的科研和工作有所帮助，期待您的收藏与引用。作者简介：王嘉宁，华东师范大学数据学院博士生，研究方向为自然语言处理、知识图谱。首次发布日期：2021年11月19日第一次全面更新：2023年2月3日第二次全面更新：2023年3月29日阅读该博客，您将系统地掌握如下知识点：什么是预训练语言模型？什么是pr
最近几个月，ChatGPT等一系列大语言模型（LLM）相继出现，随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型，但是能负担得起上亿参数模型训练的机构却寥寥无几。在快速发展的人工智能领域，以高效和有效的方式使用大型语言模型正变得越来越重要。LoRA（Low-RankAdaption，低秩自适应）作为微调LLMs一种比较出圈的技术，其额外引入了可训练的低秩分解矩阵，同时固定住预训练权重，从而大大减少了下游任务的可训练参数数量。本文中，来自LightningAI首席人工智能教育家SebastianRaschka将带你了解如何以高效的方式用LoRA来微调LLM。下面是全文内容。为什么
前几天微软中国的创新技术总经理崔宏禹在上海的未来技术峰会上提出，GPT-4后不建议在模型上微调，而是采用把知识库映射为低维向量嵌入到大模型里就可以了。我以前猜测NEWBING的较为精准的回答模式就是采用这种方式实现的，从崔总的观点上看，还是很可能的。 实际上崔总的观点主要是依据于GPT-4的基础能力已经比较强了。利用GPT-4的能力获取到提问的关键要素，然后利用对低维向量的精准搜索找到确定的知识，然后再用GPT-4去推理，获得更为完善的知识，反馈给用户，一般情况下可以获得很好的效果。从这段时间我使用NEWBING的体验来说，这一点我是比较认可的，自从拥有了NEWBING以后，我已经没有了再开一
前言OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还对语音识别加速推理，使用了CTranslate2加速推理，提示一下，加速推理支持直接使用Whisper原模型转换，并不一定需要微调。openai/whisper-tinyopenai/whisper-baseopenai/
介绍通过微调，您可以通过提供以下内容从通过API提供的模型中获得更多收益：比提示设计更高质量的结果能够训练比提示所能容纳的更多示例由于提示时间较短，可以节省代币更低的延迟请求GPT-3已经对来自开放互联网的大量文本进行了预训练。当给出一个只有几个例子的提示时，它通常可以直观地判断你正在尝试执行什么任务并生成一个合理的完成。这通常被称为“少镜头学习”。微调通过训练比提示所能容纳的更多的示例来改进少数镜头学习，让您在大量任务上获得更好的结果。对模型进行微调后，无需再在提示中提供示例。这样可以节省成本并实现更低的延迟请求。概括地说，微调涉及以下步骤：准备和上传训练数据训练新的微调模型使用微调模型请访
即使RTX3090有着24GB的RAM，是除了A100之外显存最大的显卡。但使用一块RTX3090依然无法fp32精度训练最小号的LLaMA-6B。估算模型所需的RAM首先，需要了解如何根据参数量估计模型大致所需的RAM，这在实践中有很重要的参考意义。需要通过估算设置batch_size，设置模型精度，选择微调方法和参数分布方法等。接下来用LLaMA-6B模型为例估算其大致需要的内存。精度对所需内存的影响：fp32精度，一个参数需要32bits,4bytes.fp16精度，一个参数需要16bits,2bytes.int8精度，一个参数需要8bits,1byte.模型需要的RAM大致分三个部分：
微调大语言模型-ChatGLM-Tuning大语言模型-微调chatglm6b大语言模型-中文chatGLM-LLAMA微调大语言模型-alpaca-lora本地知识库大语言模型2-documentai解读大语言模型-DocumentSearch解读大语言模型-中文Langchain本文解读代码的地址：https://github.com/27182812/ChatGLM-LLaMA-chinese-insturct中文instruct在chatGLM,LLAMA上的表现数据json的预处理instructiontokenizer相比大语言模型-ChatGLM-Tuning中，是两个函数都放在
随着扩散模型的发展，基于输入文本生成高质量的图片和视频已经成为现实，但是仅使用文本生成视觉内容的可控性有限。为了克服这个问题，研究人员们开始探索额外的控制信号和对现有内容进行编辑的方法。这两个方向在一定程度上实现了生成过程的可控性，但仍然需要依赖文本来描述目标生成内容。在实际应用中，我们面临着一个新的需求：如果用户想要生成的内容无法用语言描述呢？例如，用户想生成某一个普通人的视频，但仅在输入文本中使用普通人的名字是无意义的，因为语言模型无法识别不在训练语料中的个体姓名。针对这个问题，一种可行的解决方案是基于给定个体训练个性化的模型。例如，DreamBooth和Dreamix通过多张图片理解个体
