Temui LoRA: Hack AI Yang Lebih Pintar, Lebih Pantas dan Jauh Lebih Murah Daripada Rutin Latihan Penuh LLM Anda!

LoRA (Penyesuaian Kedudukan Rendah) menawarkan kaedah yang jauh lebih cekap untuk memperhalusi model bahasa besar (LLM) berbanding latihan model penuh tradisional. Daripada melaraskan semua berat model, LoRA memperkenalkan matriks kecil yang boleh dilatih sambil membiarkan pemberat model asal tidak disentuh. Ini secara mendadak mengurangkan permintaan pengiraan dan penggunaan memori, menjadikannya sesuai untuk persekitaran yang terhad sumber.

Cara LoRA Berfungsi:

LoRA memanfaatkan penguraian matriks peringkat rendah. Ia menganggap bahawa pelarasan berat yang diperlukan semasa penalaan halus boleh diwakili oleh matriks peringkat rendah. Matriks ini jauh lebih kecil daripada berat model asal, yang membawa kepada peningkatan kecekapan yang ketara. Prosesnya melibatkan:

1. Penguraian: Kemas kini berat diuraikan menjadi sepasang matriks peringkat rendah yang lebih kecil.
2. Integrasi: Matriks yang lebih kecil dan boleh dilatih ini ditambahkan pada lapisan model tertentu, selalunya dalam mekanisme perhatian model pengubah.
3. Inferens/Latihan: Semasa kedua-dua inferens dan latihan, matriks peringkat rendah ini digabungkan dengan pemberat asal beku.

Kelebihan Menggunakan LoRA:

• Kos Pengiraan yang Dikurangkan: Latihan dan inferens adalah lebih pantas dan memerlukan kuasa pengkomputeran yang kurang, menjadikannya sesuai untuk peranti yang mempunyai sumber terhad (cth., GPU dengan VRAM yang lebih rendah).
• Kecekapan yang Dipertingkat: Parameter yang lebih sedikit dikemas kini, menghasilkan masa latihan yang lebih cepat.
• Skala Dipertingkat: Pelbagai tugas boleh diperhalusi menggunakan model asas yang sama dengan hanya menyimpan set parameter LoRA yang berbeza, mengelakkan keperluan untuk menduplikasi keseluruhan model.
• Fleksibiliti: Reka bentuk modular LoRA membolehkan untuk menggabungkan penyesuai LoRA terlatih dengan pelbagai model asas dan tugas.

Mari kita terokai pelaksanaan kod.

Untuk bermula, pasang perpustakaan yang diperlukan:

pip install transformers peft datasets torch

Ini memasang transformers, peft, datasets dan torch. Sekarang, mari kita periksa skrip Python:

pip install transformers peft datasets torch

Skrip ini menunjukkan langkah teras: memuatkan model asas, menggunakan LoRA, menyediakan set data, menentukan parameter latihan dan memulakan proses latihan. Ambil perhatian bahawa kaedah compute_loss dalam kelas CustomTrainer (penting untuk latihan) diabaikan untuk ringkas tetapi biasanya melibatkan pengiraan kehilangan entropi silang. Menyimpan model yang diperhalusi juga tidak ditunjukkan secara eksplisit tetapi akan melibatkan penggunaan kaedah trainer.save_model(). Ingat untuk menyesuaikan target_modules dalam LoraConfig berdasarkan seni bina model pilihan anda. Contoh diperkemas ini memberikan gambaran keseluruhan yang jelas tentang aplikasi LoRA.

Atas ialah kandungan terperinci Temui LoRA: Hack AI Yang Lebih Pintar, Lebih Pantas dan Jauh Lebih Murah Daripada Rutin Latihan Penuh LLM Anda!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!