LoRA(Layer-wise Relevance Alignment)是一种用于序列分类任务的注意力机制。根据您提供的代码，您已经正确地导入了所需的库和模型，并创建了一个LoRA配置对象和一个LoRA模型。但是，LoRA没有起作用可能有以下原因：
数据预处理问题:请确保您的输入数据经过了适当的预处理，包括分词、编码等步骤。这些步骤对于LoRA模型的有效性至关重要。
模型配置问题:检查您的LoRA配置对象是否正确设置了相关参数。特别是
target_modules参数，它指定了应用于查询和值模块的目标模块。请确保这些模块与您的模型结构相匹配。训练过程问题:如果您正在尝试使用LoRA进行训练，请确保您正确地定义了损失函数、优化器和训练循环。此外，还要注意在训练过程中是否存在过拟合或欠拟合的情况。
超参数调整问题:LoRA的效果可能会受到超参数的影响。尝试通过调整超参数(如学习率、注意力系数等)来改善模型性能。
综上所述，要解决LoRA没有起作用的问题，您需要仔细检查数据预处理、模型配置、训练过程和超参数调整等方面。如果仍然无法解决问题，建议提供更多关于您的数据集、模型结构和训练过程的信息，以便更好地分析和诊断问题所在。
1条答案
按热度按时间j0pj023g1#
目标模块：要替换为Lora的模块名称列表或模块名称的正则表达式。
target_modules=['query', 'value'],应该使用完整的参数名称或者正则表达式，例如target_modules=['*query*', '*value*'],。可以参考 target_module 的写法。