微调

迁移学习是一种机器学习方法，它通过将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务上，来提升模型的学习效率和性能。其核心思想是利用预训练模型的特征提取能力，避免从零开始训练模型，这在数据稀缺或计算资源有限的情况下尤为重要。 一个典型的迁移学习流程包含三个关键部分：源任务、预训练模型和目标任务。源任务通常是大型数据集上的训练任务，例如在ImageNet数据集上训练…

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…