Несравненное поведение unsloth lora_adapter по сравнению с чистой моделью

Вопрос или проблема

Несравненное поведение unsloth lora_adapter по сравнению с чистой моделью

    #фрагмент кода
    if True: # измените False на True
        from unsloth import FastLanguageModel
        model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
            model_name = "lora_model", # ВАША МОДЕЛЬ, ИСПОЛЬЗУЕМАЯ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ
            max_seq_length = max_seq_length,
            dtype = dtype,
            load_in_4bit = load_in_4bit,
        )
        FastLanguageModel.for_inference(model) # Включите нативное ускорение в 2 раза

    # alpaca_prompt = Вы ДОЛЖНЫ скопировать из выше!

    inputs = tokenizer(
    [
        alpaca_prompt.format(
            "Какой знаменитый высокий башня в Париже?", # инструкция
            "", # ввод
            "", # вывод - оставьте это поле пустым для генерации!
        )
    ], return_tensors = "pt").to("cuda")

    from transformers import TextStreamer
    text_streamer = TextStreamer(tokenizer)
    _ = model.generate(**inputs, streamer = text_streamer, max_new_tokens = 128)

Ответ или решение

Проблема, с которой вы столкнулись, может быть связана с несколькими аспектами работы с моделями, адаптированными с помощью LoRA (Low-Rank Adaptation). Давайте рассмотрим возможные причины изменения поведения модели при загрузке адаптера LoRA и предложения по их устранению.

Причины изменения поведения модели

1. Параметры модели: Использование адаптера LoRA подразумевает модификацию весов модели для улучшения ее работы на вашей обучающей выборке. Это может вызвать изменение в выходах модели, особенно если адаптер дообучен на данных, которые существенно отличаются от тех, что использовались изначально.

2. Обучающая выборка: Если вы дообучили модель на новых данных, результаты могут отличаться от тех, что вы получали с оригинальной моделью. Если данные, использованные для дообучения, не являются репрезентативными или не похожи на исходные данные, это может значительно изменить поведение модели.

3. Настройки параметров: Обратите внимание на версии библиотек, используемые вами. Обновления в библиотеке transformers или других зависимостях могут также влиять на поведение модели.

4. Обработка входных данных: Убедитесь, что форматирование входных данных (в данном случае alpaca_prompt) остается неизменным. Даже небольшие различия в представлении данных могут привести к изменению выходов.

Рекомендации по решению проблемы

1. Проверка корректности загрузки: Убедитесь, что вы правильно загружаете адаптер LoRA и что параметры, используемые при его обучении, идентичны тем, что используете в коде.

2. Тестирование оригинальной модели: Сначала протестируйте исходную (неадаптированную) модель, чтобы подтвердить, что она вырабатывает ожидаемые результаты. Это позволит проверить, действительно ли проблема возникает из-за адаптера LoRA.

3. Контроль параметров: Сравните параметры вашей модели и адаптера LoRA. Убедитесь, что они не конфликтуют и работают корректно. Зачастую, использование различных max_seq_length, dtype и других параметров может привести к различиям в поведении.

4. Документация и примеры: Ознакомьтесь с документацией и примерами использования адаптеров LoRA в вашем конкретном контексте. Многие библиотеки имеют специфические настройки, которые могут требовать внимания.

5. Отладка: Используйте отладочный вывод, чтобы понять, на каком этапе и почему поведение модели изменилось. Вывод промежуточных значений и проверка состояния модели до и после загрузки адаптера могут помочь определить проблему.

6. Обратная связь от сообщества: Если проблема сохраняется, рекомендуется обратиться за советом на форумах, например, Hugging Face или других сообществах, связанных с моделями машинного обучения. Возможно, кто-то уже сталкивался с аналогичной проблемой и сможет предложить решение.

Заключение

Загрузка модели с адаптером LoRA должна быть продуманным процессом, и разница в поведении может возникнуть по множеству причин. Следуйте указанным рекомендациям, чтобы устранить правонарушения, и постарайтесь протестировать различные сценарии, чтобы более глубоко понять поведение вашей модели.