大模型高效开发的秘密武器：大模型低参微调套件MindSpore PET
💡
原文中文，约4100字，阅读约需10分钟。
📝
内容提要
华为云推出MindSpore PET套件，提供6种算法，包括5种低参微调算法和1种用于下游任务精度提升的微调算法。LoRA算法通过秩分解矩阵注入Transformer全连接层，节约计算和存储内存，提高训练性能。Prefix-Tuning算法通过注入可训练的prefix向量k、v，提升生成类任务的性能。R-Drop算法用于提升精度，防止过拟合。MindSpore PET套件提供API调用接口及使用案例，开箱即用。
🎯
关键要点
-
华为云推出MindSpore PET套件，提供6种算法，包括5种低参微调算法和1种精度提升算法。
-
LoRA算法通过秩分解矩阵注入Transformer全连接层，节约计算和存储内存，提高训练性能。
-
Prefix-Tuning算法通过注入可训练的prefix向量k、v，提升生成类任务的性能。
-
R-Drop算法用于提升精度，防止过拟合。
-
MindSpore PET套件提供API调用接口及使用案例，开箱即用。
-
MindSpore PET是基于昇思MindSpore AI融合框架开发的大模型低参微调套件。
-
低参微调算法只需微调极少量的参数，节约计算和存储内存，减少训练时间。
-
LoRA算法在悟空画画模型中应用效果显著，训练时间节约近50%。
-
Prefix-Tuning在GPT-2和盘古Alpha大模型上表现良好，节约65%以上的计算内存。
-
R-Drop通过“两次Dropout”构造正样本进行对比学习，提升模型正确率。
🏷️
标签
➡️
