低秩自适应
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LORA大模型原理详解与应用实战指南
在大语言模型（LLM）飞速发展的今天，全参数微调（Full Fine-Tuning）面临着巨大的计算成本和存储开销挑战。LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩自适应）作为一种高效的参数微调方法，巧妙地解决了这一痛点。其核心思想在于：冻结预训练模型的权重，并在原始模型旁边引入一个可训练的“旁路”矩阵，通过低秩分解来模拟参数更新的过程。 想象一下…
在大语言模型（LLM）飞速发展的今天，全参数微调（Full Fine-Tuning）面临着巨大的计算成本和存储开销挑战。LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩自适应）作为一种高效的参数微调方法，巧妙地解决了这一痛点。其核心思想在于：冻结预训练模型的权重，并在原始模型旁边引入一个可训练的“旁路”矩阵，通过低秩分解来模拟参数更新的过程。 想象一下…
