LoRA vs. QLoRA: Fine-Tuning 70B Parameter Models on Consumer Hardware

22. Juni 2023 1 min read

LoRA vs. QLoRA: Feinabstimmung von 70B-Parametermodellen auf Consumer-Hardware

Low-Rank-Matrixzerlegung, 4-Bit-NormalFloat-Quantisierung und speichersparende Techniken für spezielle Modelle.

Die vollständige Parameter-Feinabstimmung von Basismodellen mit mehreren Milliarden Parametern erfordert eine GPU-Infrastruktur auf Cluster-Niveau und einen immensen Speicheraufwand.

Low-Rank Adaptation (LoRA) friert die ursprünglichen Modellgewichte ein und fügt trainierbare Rangzerlegungsmatrizen in die Selbstaufmerksamkeitsschichten des Transformators ein.

Quantized LoRA (QLoRA) führt 4-Bit-NormalFloat-Präzision und doppelte Quantisierung ein und ermöglicht so die Feinabstimmung von 70B-Modellen auf Single-Node-Hardware.

💬 Discussion 1

Guest

Jan Kroll Jun 23, 2023 (collapsed)

ich hatte mir fest vorgenommen, unseren Tech-Stack dieses Jahr simpel zu halten. Dann lese ich über „LoRA vs. QLoRA: Feinabstimmung von 70B-Parametermodellen auf Consumer-Hardware“ und merke, dass unsere aktuelle Lösung gefühlt mit Klebeband zusammengehalten wird. Sagt mir bitte, dass ich nicht der Einzige bin.

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