LLM微调中的模型迁移能力测试
在LLM微调工程化实践中，模型迁移能力测试是评估微调效果的关键环节。本文将通过LoRA微调方案展示具体的迁移能力测试方法。
测试目标
验证在不同下游任务中，LoRA微调后的模型是否能保持原有的语言理解能力，并快速适应新任务。
实施步骤
- 准备基础模型：使用Llama-2-7B作为基础模型
pip install transformers accelerate peft
- LoRA微调配置：
from peft import LoraConfig, get_peft_model
class LoRAConfig:
r = 8
lora_alpha = 32
target_modules = ['q_proj', 'v_proj']
lora_dropout = 0.01
bias = 'none'
- 训练脚本示例：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from peft import get_peft_model
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
peft_config = LoraConfig(**LoRAConfig.__dict__)
model = get_peft_model(model, peft_config)
- 迁移测试：在多个下游任务上验证性能，包括情感分析、问答等。
结果评估
通过对比微调前后在基准数据集上的准确率变化，量化模型的迁移能力。
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