使用LORA微調RoBERTa

模型微調是指在一個已經訓練好的模型的基礎上,針對特定任務或者特定數據集進行再次訓練以提高性能的過程。微調可以在使其適應特定任務時產生顯着的結果。

RoBERTa(Robustly optimized BERT approach)是由Facebook AI提出的一種基於Transformer架構的預訓練語言模型。它是對Google提出的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型的改進和優化。

"Low-Rank Adaptation"(低秩自適應)是一種用於模型微調或遷移學習的技術。一般來說我們只是使用LORA來微調大語言模型,但是其實只要是使用了Transformers塊的模型,LORA都可以進行微調,本文將介紹如何利用🤗PEFT庫,使用LORA提高微調過程的效率。

LORA可以大大減少了可訓練參數的數量,節省了訓練時間、存儲和計算成本,並且可以與其他模型自適應技術(如前綴調優)一起使用,以進一步增強模型。

但是,LORA會引入額外的超參數調優層(特定於LORA的秩、alpha等)。並且在某些情況下,性能不如完全微調的模型最優,這個需要根據不同的需求來進行測試。

 

https://avoid.overfit.cn/post/26e401b70f9840dab185a6a83aac06b0

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