AIGC动态欢迎阅读
原标题:如何从头开始编写LoRA代码,这有一份教程
关键字:准确率,模型,线性,参数,方法
文章来源:机器之心
内容字数:4595字
内容摘要:
选自 lightning.ai
作者:Sebastian Raschka
机器之心编译
编辑:陈萍作者表示:在各种有效的 LLM 微调方法中,LoRA 仍然是他的首选。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-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 》中提出。不同于其他技术,LoRA 不是调整神经网络的所有参数,而是专注于更新一小部分低秩矩阵,从而大大减少了训练模型所需的计算量。
由于 LoRA 的微调质量与全模型微调相当,很多人将这种方法称之为微调神器。自发布以来,相信很多人都对这项技术感到好奇,想要从头开始编写代码从而更好的理解该研究。以前苦于没有合适的文档说明,现在,教程来了。
这篇教程的作者是知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka,他表示在各种有效的 LLM 微调方法中,LoRA 仍然是自己的首选。为此,Sebastian 专门写了一篇博客《Code LoRA From Scratch》,从头开始构建
联系作者
文章来源:机器之心
作者微信:almosthuman2014
作者简介:专业的人工智能媒体和产业服务平台
© 版权声明
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。
相关文章
暂无评论...