ReLoRA: High-Rank Training Through Low-Rank Updates
Despite the dominance and effectiveness of scaling, resulting in large networks with hundreds of billions of parameters, the necessity to train overparameterized models remains poorly understood, while training costs grow exponentially. In this paper, we explore parameter-efficient training techniques as an approach to training large neural networks. We introduce a novel method called ReLoRA, whic
rinnaとopen-calmをloraでJGLUEしてみた
はじめに ここ数日間に日本語で学習させたLLMがいくつかでましたが、定量的に性能評価したい！ということで日本語LLMベンチマークライブラリのJGLUEを回してみました。 ついでにloraに対応してなかったのでlora用のコードに修正。 環境 AWS Ec2 p4dn.24xlage Deep Learning AMI GPU PyTorch 2.0.0 (Amazon Linux 2) 20230406 セットアップ 適当なディレクトリを作成してJGLUEとtransformerをclone mkdir benchmark cd benchmark git clone https://github.com/yahoojapan/JGLUE.git git clone https://github.com/huggingface/transformers.git -b v4.9.2 tran
Parameter-Efficient LLM Finetuning With Low-Rank Adaptation (LoRA) - Lightning AI
← Back to blog Parameter-Efficient LLM Finetuning With Low-Rank Adaptation (LoRA) Posted on April 26, 2023 by Sebastian Raschka - Articles, Tutorials Key takeaway In the rapidly evolving field of AI, using large language models in an efficient and effective manner is becoming more and more important. In this article, you will learn how to tune an LLM with Low-Rank Adaptation (LoRA) in a computatio
大規模言語モデルの学習コードまとめ｜npaka
大規模言語モデルの学習コードをまとめました。 1. Alpacaの学習コード「LLaMA 」を標準の「HuggingFace Transformers」の学習コードをでファインチューニングを行います。 「Transformers」はまだ「LLaMA」を公式サポートしてないため、特定のフォーク(68d640f7c368bcaaaecfc678f11908ebbd3d6176)を使用します。 以下は、FSDP full_shard モードで 4つの A100 80G GPU を搭載したマシン上のデータセットで「LLaMA-7B」をファインチューニングするコマンドです。 torchrun --nproc_per_node=4 --master_port=<your_random_port> train.py \ --model_name_or_path <your_path_to_hf_conv
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LACoS-BLOOM: Low-rank Adaptation with Contrastive objective on 8 bits Siamese-BLOOM
