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unsetunsetLLaMA-Factory的起源unsetunset 大型语言模型LLMs展示了卓越的推理能力并赋予了各种应用程序以动力随后大量的LLMs通过开源社区开发并可供使用。例如Hugging Face的开源LLM排行榜拥有超过5,000个模型为希望利用LLMs强大功能的个人提供了便利。 使用有限资源对极大数量的参数进行微调成为将LLM调整到下游任务的主要挑战。一个流行的解决方案是高效微调它在适应各种任务时降低了LLMs的训练成本。然而社区提出了各种高效微调LLMs的方法缺乏一个系统的框架来将这些方法适应和统一到不同的LLMs并为用户提供友好的界面进行定制。 为解决上述问题LLaMA-Factory是一个LLMs微调的框架。它通过可伸缩模块统一了各种高效微调方法实现了使用最小资源和高吞吐量微调数百个LLMs。此外它简化了常用的训练方法包括生成式预训练、监督微调、基于人类反馈的强化学习RLHF和直接偏好优化DPO。用户可以利用命令行或Web界面定制和微调他们的LLMs几乎不需要编写代码。 unsetunset高效微调技术unsetunset 高效LLM微调技术可以分为两大类一类侧重于优化另一类旨在计算。高效优化技术的主要目标是在保持成本最低的同时调整LLMs的参数。另一方面高效计算方法旨在减少LLMs中所需计算的时间或空间。 高效优化 冻结微调方法涉及在微调少部分解码器层的同时冻结大部分参数。 梯度低秩投影将梯度投影到一个低维空间中以一种内存高效的方式进行全参数学习。 低秩适应LoRA方法冻结所有预训练权重并在指定的层引入一对可训练的低秩矩阵。 当与量化结合时这种方法被称为QLoRA它额外降低了内存使用。
高效计算 用的技术包括混合精度训练和激活检查点。通过对注意力层的输入输出IO开销进行检查Flash Attention引入了一种硬件友好的方法来增强注意力计算。S2 Attention解决了在块稀疏注意力中扩展上下文的挑战从而减少了在微调长上下文LLMs中的内存使用。各种量化策略通过使用更低精度的权重表示减少了大型语言模型LLMs的内存需求。 LLaMA-Factory有效地将这些技术结合到一个统一的结构中大大提高了LLM微调的效率。这将导致内存占用从混合精度训练中的每个参数18字节或者bfloat16训练中的每个参数8字节减少到仅0.6字节每个参数。 unsetunsetLLaMA-Factory模块划分unsetunset LLaMA-Factory由三个主要模块组成模型加载器Model Loader、数据处理器Data Worker和训练器Trainer。 模型加载器准备了各种架构用于微调支持超过100个LLMs。数据处理器通过一个设计良好的管道处理来自不同任务的数据支持超过50个数据集。 训练器统一了高效微调方法使这些模型适应不同的任务和数据集提供了四种训练方法。 LLaMA Board为上述模块提供了友好的可视化界面使用户能够以无需编写代码的方式配置和启动单个LLM微调过程并实时监控训练状态。
unsetunsetLLaMA-Factory微调对比unsetunset 比较了完全微调、冻结微调、GaLore、LoRA和4位QLoRA的结果。微调后我们计算训练样本上的困惑度以评估不同方法的效率。 我们观察到QLoRA始终具有最低的内存占用因为预训练权重采用了更低的精度表示。LoRA通过Unsloth在LoRA层中的优化实现了更高的吞吐量。 Mistral-7B模型在英文数据集上表现更好而Qwen1.5-7B模型在中文数据集上获得了更高的分数。这些结果表明微调模型的性能也与它们在特定语言上的固有能力相关联。 技术交流 通俗易懂讲解大模型系列 重磅消息《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布 重磅消息《大模型实战宝典》(2024版) 正式发布 做大模型也有1年多了聊聊这段时间的感悟 用通俗易懂的方式讲解大模型算法工程师最全面试题汇总 用通俗易懂的方式讲解不要再苦苦寻觅了AI 大模型面试指南含答案的最全总结来了 用通俗易懂的方式讲解我的大模型岗位面试总结共24家9个offer 用通俗易懂的方式讲解大模型 RAG 在 LangChain 中的应用实战 用通俗易懂的方式讲解ChatGPT 开放的多模态的DALL-E 3功能好玩到停不下来 用通俗易懂的方式讲解基于扩散模型Diffusion,文生图 AnyText 的效果太棒了 用通俗易懂的方式讲解在 CPU 服务器上部署 ChatGLM3-6B 模型 用通俗易懂的方式讲解ChatGLM3-6B 部署指南 用通俗易懂的方式讲解使用 LangChain 封装自定义的 LLM太棒了 用通俗易懂的方式讲解基于 Langchain 和 ChatChat 部署本地知识库问答系统 用通俗易懂的方式讲解Llama2 部署讲解及试用方式 用通俗易懂的方式讲解一份保姆级的 Stable Diffusion 部署教程开启你的炼丹之路 用通俗易懂的方式讲解LlamaIndex 官方发布高清大图纵览高级 RAG技术 用通俗易懂的方式讲解为什么大模型 Advanced RAG 方法对于AI的未来至关重要 用通俗易懂的方式讲解基于 Langchain 框架利用 MongoDB 矢量搜索实现大模型 RAG 高级检索方法