Lora训练模型
解释代码
peft_config = LoraConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM, #该模型用于语言建模任务，即根据前面的文本预测下一个单词。
inference_mode=False, #该模型使用训练模式，而非推理模式。
r=8, #LORA模型中子层的数量。
lora_alpha=32, #LORA模型中的缩放因子。
lora_dropout=0.1, #LORA模型中的丢弃率。
# ['dense','dense_h_to_4h','dense_4h_to_h'] # 'query_key_value',
target_modules=['query_key_value',], #目标模块，即在LORA模型的哪些模块中应用L2正则化。
)
target_modules的默认值是None，即不对任何模块应用L2正则化。如果不指定target_modules参数，则LORA模型中的所有模块都不会应用L2正则化。
LORA模型训练时中对模块应用L2正则化有什么用
GPT： 在LORA模型中，对模块应用L2正则化可以有效地防止过拟合，提高模型的泛化能力。正则化是一种常用的防止过拟合的方法，它可以对损失函数进行修改，通过对模型参数引入额外的约束，降低模型的复杂度。L2正则化是一种常用的正则化方法，它通过对模型的权重进行平方惩罚，使得较大的权重被降低，从而使得模型的复杂度降低，避免过拟合。在LORA模型中，对模块应用L2正则化可以限制模块参数的大小，提高模型的鲁棒性和泛化能力。同时，L2正则化也可以帮助模型收敛更快，提高模型的准确率和稳定性。
Lora训练模型时，gradient_accumulation_steps 是什么含义 有什用
GPT： gradient_accumulation_steps 是指在训练过程中累加梯度的步数。在每个batch中，模型会计算出一次梯度，而在梯度更新前，可以让模型累加多个batch的梯度，然后再进行一次更新，这就是梯度累积。通过增加 gradient_accumulation_steps 的值，可以使每个batch的梯度更加平稳，从而可以减小模型训练过程的震荡，提高模型的稳定性和准确性。
此外，梯度累积还可以帮助在内存资源有限的情况下更有效地使用GPU，因为较小的batch size可以减少GPU内存的消耗，同时通过累积梯度可以实现batch size的增加，从而提高模型的训练速度和准确性。
Lora训练模型时，batch是什么含义
GPT： 在机器学习中，batch（批次）是指一次性输入到模型中的一组数据样本。在训练神经网络时，通常会将训练数据分成多个batch，每个batch中包含一定数量的样本数据，如32、64等。每次训练时，模型会处理一个batch的数据，计算出相应的损失和梯度，并使用梯度下降算法更新模型的参数。
使用batch的训练有以下优点：
- 可以减少内存的消耗：将所有数据一次性输入到模型中，会造成内存的瓶颈，而使用batch可以将数据拆分为多个小批次，每个批次的数据量较小，可以减少内存的消耗。
- 可以加速模型训练：一个batch的数据量越小，模型训练的速度就越快，这是因为每个batch都是可以并行处理的，当使用GPU进行计算时，可以加快计算速度。
- 可以提高模型的泛化能力：使用batch训练模型可以使模型更具有泛化能力，因为模型可以在不同的小批次中学习到不同的特征。
lora训练模型 中的 Training Loss Validation Loss 分别是什么指标？计算原理是什么
GPT： 在 Lora 训练模型中，Training Loss 和 Validation Loss 是两个常用的指标，用于评估模型的训练效果。
Training Loss 是模型在训练集上的损失函数值，表示模型在训练数据上的拟合程度。训练过程中，模型通过不断地迭代优化权重参数，使得损失函数值尽可能小。Training Loss 的计算原理是将模型对每个训练样本的预测结果与真实标签进行比较，并计算出预测值与真实值之间的差异。 Validation Loss 是模型在验证集上的损失函数值，表示模型在未见过的数据上的泛化能力。训练过程中，模型不仅要在训练集上拟合好数据，还要在验证集上验证模型的泛化能力。
Validation Loss 的计算原理与 Training Loss 类似，但是计算的是模型对验证集数据的预测结果与真实标签之间的差异。 通常情况下，随着模型的训练次数增加，Training Loss 会不断下降，而 Validation Loss 则会先下降后上升，这时就需要注意模型的过拟合问题。因此，合理评估 Training Loss 和 Validation Loss 的变化趋势，对于选择最佳的模型具有重要的意义。
