LoRA

随着大规模预训练模型的普及，如何在有限的计算资源下高效微调这些模型成为了业界关注的焦点。LoRA（Low-Rank Adaptation）技术应运而生，它通过巧妙的低秩适配方法，大幅降低了微调所需的计算成本和存储开销，让更多研究者和开发者能够参与到大型语言模型的定制化应用中。 什么是LoRA技术？ LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对…

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…