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GPT大语言模型Alpaca-lora本地化部署实践【大语言模型实践一】 | 京东云技术团队

模型介绍 Alpaca模型是斯坦福大学研发的LLM(Large Language Model,大语言)开源模型,是一个在52K指令上从LLaMA 7B(Meta公司开源的7B)模型微调而来,具有70亿的模型参数(模型参数越大,模型的推理能力越强,当然随之训练模型的成本也就越高)。 LoRA,英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models,直译为大语言模型的低阶适应,这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术。如果想让一个预训练大语言模型能够执行特定领域内的任务,一般需要做fine-tuning,但是目前推理效果好的大语言模型参数维度非常非常大,有些甚至是上千亿维,如果直接在大语言模型上做fine-tuning,计算量会非常的大,成本也会非常的高。 ’LoRA的做法是冻结预训练好的模型参数,然后在每个Transformer块里注入可训练的层,由于不需要对模型的参数重新计算梯度,所以,会大大的减少计算量。 具体如下图所示,核心思想是在原始预训练模型增加一个旁路,做一个降维再升维的操作。训练的时候固定预训练模型的参数,只训练降维...

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