国内外lora模型网站？国外模型论坛？

蓝儿 2025-01-29 01:20:29 39 0

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中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型:中文数据进行二次预训练,进...

中文LLaMA模型与指令精调的Alpaca大模型旨在提升中文基础语义理解能力。这些模型在原有LLaMA基础上，扩充了中文词表，并使用中文数据进行二次预训练，进一步增强了处理中文信息的能力。Alpaca模型更进一步，通过中文指令数据进行精调，显著提升了模型对指令的理解与执行能力。

为了解决这些局限，项目开源了中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca模型。LLaMA模型在原始基础上进行了扩充，包括引入了20K个中文token，优化了编码效率和基础语义理解能力。通过使用中文数据进行二次预训练及指令数据微调，显著提升了模型对指令的理解和执行能力。

中文 Alpaca 的预训练过程与 LLaMA 相似，但跳过预训练的第一阶段，直接应用 LoRA。微调阶段在获得预训练模型后，作者在 MLP 层添加 LoRA 适配器增加可训练参数，并使用翻译、pCLUE、Stanford Alpaca 和爬虫的 SFT 数据进行微调。解码设置：实验中采用特定的解码超参数，确保生成文本的质量和多样性。

词表扩充是Chinese-LLaMA-Alpaca项目中的重要部分。通过在通用中文语料库上训练基于sentencepiece的20K中文词表，并将其与原版LLaMA的32K词表进行合并，最终得到一个包含49953个token的中文LLaMA词表。

在获得预训练的中文LLaMA模型后，作者利用斯坦福羊驼（Alpaca）的训练方法——指令微调，继续训练该模型，得到一个遵循指令的LLaMA模型——中文Alpaca。Alpaca在学术界用于研究，禁止商业用途。

LORA系列大模型微调方法

〖壹〗、在使用peft库进行LoRA微调时，lora_alpha参数在LoraConfig中设置，其作用是控制LORA部分的输出与主干网络输出的权重。实际计算中，lora部分的计算结果与主干网络的输出相加时，会乘以一个系数alpha，即公式(2)和(3)中的α。

〖贰〗、使用LoRA的步骤包括克隆仓库、安装依赖、微调模型，甚至可以自己训练一个像ChatGPT的模型。训练过程中，注意数据的准备，如alpaca_data.json，以及指令精调阶段的超参数设置。此外，还需将LoRA权重与基础模型合并以便于在不同项目中应用，如HuggingFace格式导出和PyTorch state_dicts的处理。

〖叁〗、以下是每种方法的简要概述：- LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型，减少计算负担，同时保持模型原有性能。- Adapter Tuning在模型的每层或选定层之间插入小型神经网络模块，称为“适配器”，仅调整适配器的参数以适应新任务。

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〖壹〗、 LORA全称为Low-Rank Adaptation of Large Language Models，通过在每个Transformer块中注入可训练层，冻结预训练模型权重，大大减少了训练计算量。微调后的质量与全模型微调相当，类似一个强大的插件或小型模型。为了简化训练流程，使用了基于Gradio的WebGui图形化界面，只需执行简单的命令即可启动界面。

〖贰〗、首先，介绍训练LoRA的软件。在Stable Diffusion领域，通常有两种专门用于训练LoRA模型的工具，本文以Kohya_ss GUI界面为基础，详细讲解了LoRA模型的训练过程。在进行LoRA模型训练之前，需要做好准备工作。这包括主题选取、训练集收集、训练集修整、预处理与打标以及标注技巧。

〖叁〗、在训练图像反推提示词的部分，文章说明了训练图像需要被打上描述图片内容的标签，即caption，以供训练模型使用。文章推荐使用稳定扩散界面（stable-diffusion-webui）集成的BLIP和Deepbooru模型进行标签反推，并安装相应的插件，如Tagger和dataset-tag-editor，以进行标签的批量处理。