lora 风格 数据集
时间: 2025-04-24 10:00:59 浏览: 18
### LoRA 风格的数据集
LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种参数高效的微调方法,广泛应用于自然语言处理和计算机视觉领域。对于寻找适合LoRA风格的机器学习或图像处理数据集,可以考虑以下几个方面:
#### 自然语言处理中的LoRA应用
在自然语言处理中,常用的大型预训练模型如BERT、RoBERTa等可以通过LoRA进行高效微调。适用的数据集包括但不限于:
- **GLUE Benchmark**:涵盖了多种NLP任务,如情感分析、问答系统等[^2]。
- **SuperGLUE**:提供了更具挑战性的NLP任务集合。
#### 计算机视觉中的LoRA应用
在计算机视觉领域,3D卷积神经网络(3D CNN)结合长期短期记忆(LSTM)已被证明能有效捕捉视频序列中的时空特征[^1]。因此,在此背景下,适用于LoRA风格调整的典型数据集有:
- **Sports-1M 数据集**:包含大量体育活动视频片段,可用于动作识别研究。
- **多摄像头跌倒数据集**:专门针对特定行为监测场景设计,有助于提升模型对异常事件的理解能力。
```python
import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
def load_dataset(name):
"""加载指定名称的数据集"""
if name == 'glue':
from datasets import load_dataset as ld
return ld('glue', 'mrpc')
elif name == 'sports1m':
# 假设有一个函数可以从外部源获取 Sports-1M 数据集
pass
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased")
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
num_train_epochs=3,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=load_dataset('glue'),
)
# 使用低秩适应技术优化模型权重更新过程
for param in model.parameters():
param.requires_grad_(False)
low_rank_adaptation(model)
trainer.train()
```
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