ModelScope中在lora微调时max length如果超出原本模型的长度比如2048,还可以继续训练上下文学习吗?另外就是感觉长度如果想提高到8k左右,是不是要用原本预训练长度就比较长的模型呢,而不是常规的2/4k模型?还有就是长度越长显存占用提升的还挺快的,但是听说一些模型是100k的,不知道微调的时候怎么能占用显存随长度增加再慢点呢,希望能接受更长上下文
你试试开 gradient checkpointing 会好些100k是attention有特殊优化的,是模型结构的原因一般会有性能损失大多数的模型都是支持8192的,你可以微调的时候把这个max length调大点——此回答整理自钉群:魔搭ModelScope开发者联盟群 ①