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#LoRa

学的少，忘的少！UC | LoRA最新研究：总结LoRA最佳实践，实现LLMs高效微调！

ShuYini 13小时前2024-05-28 16:27:35

本文深入探讨了当前主流大模型高效微调方法——低秩适应（LoRA）。在代码编程、数学推理两个领域，对比了LoRA和全微调在不同数据规模下的性能。结果表明：LoRA...

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LLM 大模型学习必知必会系列(七)：掌握分布式训练与LoRA/LISA微调：打造高性能大模型的秘诀进阶实战指南

汀丶人工智能

阿里 · 算法工程师 (已认证)

2天前2024-05-26 09:43:21

指令微调阶段使用了已标注数据。这个阶段训练的数据集数量不会像预训练阶段那么大，最多可以达到几千万条，最少可以达到几百条到几千条。指令微调可以将预训练的知识“涌现...

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基于建大仁科的Lora网关 SDK，二次开发采集服务

拿我格子衫来 3天前2024-05-25 08:53:32

之前我们有个客户在使用建大仁科的设备时，需要将Lora网关采集的数据，发送到指定的服务器上。于是基于建大仁科的Java SDK 二次了一下采集服务。很简单的一个...

3000

【AI大模型】从零开始运用LORA微调ChatGLM3-6B大模型并私有数据训练

大数据小禅 3天前2024-05-25 08:32:12

安装Git（如果尚未安装）：确保你的系统上已经安装了Git。可以通过运行以下命令来安装Git：

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Textual Inversion、DreamBooth、LoRA、InstantID：从低成本进化到零成本实现IP专属的AI绘画模型

Dlimeng

仙翁科技 · 数据架构 (已认证)

4天前2024-05-24 14:03:58

2023年7月份国内有一款定制写真AI工具爆火。一款名为妙鸭相机的AI写真小程序，成功在C端消费者群体中出圈，并在微信、微博和小红书等平台迅速走红，小红书上的话...

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LoRA数学编程任务不敌全量微调 | 哥大&Databricks新研究

量子位 7天前2024-05-21 17:23:44

大数据巨头Databricks与哥伦比亚大学最新研究发现，在数学和编程任务上，LoRA干不过全量微调。

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微软 & 清华 | 提出LoRAs专家混合方法：MOLE，可动态、高效地组合多个LoRA！

ShuYini 2024-04-262024-04-26 20:42:32

LoRA模块化架构让研究人员们开始探索组合多个LoRA方法，旨在实现学习特征的联合生成，增强各种任务的性能。当前线性算术组合和参数调优组合都存在一定的缺陷，为了...

20310

Stable Diffusion 姓氏头像

崔哥 2024-04-212024-04-21 09:43:09

首先在【萌宝寻龙】新年IP | 百变萌宠龙宝宝的下载页面，找一个好看的图片，并复制其提示词，如下

10210

改变LoRA的初始化方式，北大新方法PiSSA显著提升微调效果

机器之心 2024-04-132024-04-13 13:18:56

为此，北京大学的研究团队提出了一种名为 PiSSA 的参数高效微调方法，在主流数据集上都超过了目前广泛使用的 LoRA 的微调效果。

8110

澳门大学 | 提出神经元级高效微调方法：NeFT，秒杀LoRA，性能超全参微调（FPFT）！

ShuYini 2024-04-122024-04-12 20:56:55

大模型由无数的神经元组成，不同的神经元有不同的功能，然而研究发现，并非不是所有的神经元在不同数据集上都是活跃的，而且神经元的稀疏性与特定任务能力呈正相关。为此，...

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比LoRA还快50%的微调方法来了！一张3090性能超越全参调优，UIUC联合LMFlow团队提出LISA

机器之心 2024-04-122024-04-12 12:51:10

2022 年底，随着 ChatGPT 的爆火，人类正式进入了大模型时代。然而，训练大模型需要的时空消耗依然居高不下，给大模型的普及和发展带来了巨大困难。面对这一...

10510

每日论文速递 | BiLoRA: 基于双极优化消除LoRA过拟合

zenRRan 2024-04-112024-04-11 16:18:43

摘要：低秩适应（LoRA）是在下游任务中通过学习低秩增量矩阵对大规模预训练模型进行微调的一种流行方法。虽然与完全微调方法相比，LoRA 及其变体能有效减少可训练...

25210

每日论文速递 | AutoLoRA:通过meta learning学习LoRA最优秩

zenRRan 2024-03-252024-03-25 14:18:27

摘要：在各种 NLP 任务中，大规模预训练和针对特定任务的微调取得了巨大成功。由于对大型预训练模型的所有参数进行微调会带来巨大的计算和内存挑战，人们开发出了几种...

13210

如何从头开始编写LoRA代码，这有一份教程（无广）

ShuYini 2024-03-252024-03-25 14:01:35

LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种用于微调 LLM（大语言模型）的流行技术，最初由来自微软的研究人员在论文《 LORA: LOW-RAN...

26010

chatGLM3-LoRA微调实战

逍遥壮士 2024-03-222024-03-22 17:33:20

微调的主要目的是通过在特定任务上对预训练模型进行进一步训练，以适应该任务的需求，从而提高模型在该任务上的性能。具体来说，微调可以带来以下好处：

70710

LoRA及其变体概述：LoRA, DoRA, AdaLoRA, Delta-LoRA

deephub 2024-03-202024-03-20 21:08:04

但是这样的话在训练过程中所有的参数都需要被训练，这和完全微调没有人任何区别。VeRA的作者通过引入向量d和b只训练这些相关的子网络，与原始的LoRa方法相反矩阵...

68610

每日论文速递 | 【ICLR'24 Oral】LoftQ: 更好地将LLM量化与LoRA微调结合

zenRRan 2024-03-152024-03-15 13:45:26

摘要：量化是为服务大语言模型（LLMs）不可或缺的技术，最近已经应用到LoRA微调中。在这项工作中，我们关注的是在一个预训练模型上同时应用量化和LoRA微调的情...

35310

Multi-LoRA Composition | 无需训练的任意LoRA组合

iResearch666 2024-03-142024-03-14 11:22:45

该项目探索文本到图像生成的新方法，重点是集成多个低秩适应 (LoRA) 以创建高度定制和详细的图像。推出 LoRA Switch 和 LoRA Composit...

23010

每日论文速递 | 使用LoRA微调也会过拟合？探索LoRA中的Dropout

zenRRan 2024-03-122024-03-12 14:13:33

摘要：以显著的能力，大语言模型（LLMs）已成为许多自然语言处理应用中不可或缺的元素，而参数高效的微调，特别是 LoRA，已经因其轻量级的模型定制方法而备受青睐...

42010

碾压LoRA！Meta & CMU | 提出高效大模型微调方法：GaLore，内存可减少63.3%

ShuYini 2024-03-112024-03-11 21:24:33

大模型训练通常会遇到内存资源的限制。目前常用的内存减少方法低秩适应（LoRA），通过引入低秩（low-rank）适配器来更新模型的权重，而不是直接更新整个权重矩...

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#LoRa

学的少，忘的少！UC | LoRA最新研究：总结LoRA最佳实践，实现LLMs高效微调！

LLM 大模型学习必知必会系列(七)：掌握分布式训练与LoRA/LISA微调：打造高性能大模型的秘诀进阶实战指南

基于建大仁科的Lora网关 SDK，二次开发采集服务

【AI大模型】从零开始运用LORA微调ChatGLM3-6B大模型并私有数据训练

Textual Inversion、DreamBooth、LoRA、InstantID：从低成本进化到零成本实现IP专属的AI绘画模型

LoRA数学编程任务不敌全量微调 | 哥大&Databricks新研究

微软 & 清华 | 提出LoRAs专家混合方法：MOLE，可动态、高效地组合多个LoRA！

Stable Diffusion 姓氏头像

改变LoRA的初始化方式，北大新方法PiSSA显著提升微调效果

澳门大学 | 提出神经元级高效微调方法：NeFT，秒杀LoRA，性能超全参微调（FPFT）！

比LoRA还快50%的微调方法来了！一张3090性能超越全参调优，UIUC联合LMFlow团队提出LISA

每日论文速递 | BiLoRA: 基于双极优化消除LoRA过拟合

每日论文速递 | AutoLoRA:通过meta learning学习LoRA最优秩

如何从头开始编写LoRA代码，这有一份教程（无广）

chatGLM3-LoRA微调实战

LoRA及其变体概述：LoRA, DoRA, AdaLoRA, Delta-LoRA

每日论文速递 | 【ICLR'24 Oral】LoftQ: 更好地将LLM量化与LoRA微调结合

Multi-LoRA Composition | 无需训练的任意LoRA组合

每日论文速递 | 使用LoRA微调也会过拟合？探索LoRA中的Dropout

碾压LoRA！Meta & CMU | 提出高效大模型微调方法：GaLore，内存可减少63.3%

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