如何花費(fèi)較少的算力成本來進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練，十分重要，當(dāng)前關(guān)于LLaMA、Alpaca、Instruct微調(diào)、LoRa微調(diào)等多個(gè)概念大家講的很多，最近也在學(xué)習(xí)，也看到幾個(gè)有趣的話題（主要參考于（https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca）：
首先，來看關(guān)于Instruct微調(diào)和LoRa微調(diào)
Instruct微調(diào)和LoRa微調(diào)是兩種不同的技術(shù)。 Instruct微調(diào)是指在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中調(diào)整模型參數(shù)的過程，以優(yōu)化模型的性能。在微調(diào)過程中，使用一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練好的模型作為基礎(chǔ)模型，然后在新的數(shù)據(jù)集上對(duì)該模型進(jìn)行微調(diào)。Instruct微調(diào)是一種通過更新預(yù)訓(xùn)練模型的所有參數(shù)來完成的微調(diào)方法，通過微調(diào)使其適用于多個(gè)下游應(yīng)用。
LoRa微調(diào)則是指對(duì)低功耗廣域網(wǎng)（LoRaWAN）中的LoRa節(jié)點(diǎn)參數(shù)進(jìn)行微調(diào)的過程，以提高節(jié)點(diǎn)的傳輸效率。在LoRa微調(diào)中，需要了解節(jié)點(diǎn)的硬件和網(wǎng)絡(luò)部署情況，并通過對(duì)節(jié)點(diǎn)參數(shù)進(jìn)行微小調(diào)整來優(yōu)化傳輸效率。
與Instruct微調(diào)相比，LoRA在每個(gè)Transformer塊中注入可訓(xùn)練層，因?yàn)椴恍枰獮榇蠖鄶?shù)模型權(quán)重計(jì)算梯度，大大減少了需要訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)量并且降低了GPU內(nèi)存的要求。 研究發(fā)現(xiàn)，使用LoRA進(jìn)行的微調(diào)質(zhì)量與全模型微調(diào)相當(dāng)，速度更快并且需要更少的計(jì)算。因此，如果有低延遲和低內(nèi)存需求的情況，建議使用LoRA微調(diào)。
其次，我們?cè)賮砜纯礊槭裁磿?huì)有LLaMA模型和LoRA兩種模型文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-560097.html
如上所述，模型的微調(diào)方式有很多種，基于LoRA的微調(diào)產(chǎn)生保存了新的權(quán)重，可以將生成的LoRA權(quán)重認(rèn)為是一個(gè)原來LLaMA模型的補(bǔ)丁權(quán)重文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-560097.html
到了這里，關(guān)于LLM-項(xiàng)目詳解-Chinese-LLaMA-AIpaca（一）：LLM+LoRa微調(diào)加速技術(shù)原理及基于PEFT的動(dòng)手實(shí)踐：一些思考和mt0-large+lora完整案例的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
![MedicalGPT：基于LLaMA-13B的中英醫(yī)療問答模型（LoRA）、實(shí)現(xiàn)包括二次預(yù)訓(xùn)練、有監(jiān)督微調(diào)、獎(jiǎng)勵(lì)建模、強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練[LLM:含Ziya-LLaMA]。](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/828638-1.png)
