在大型语言模型应用落地的最后一公里中,微调技术始终是决定模型适配业务场景的关键环节。面对70B级别参数规模的巨型模型,传统微调方法需要消耗超过200GB的显存资源,直接将大多数开发者拒之门外。本文深度解析基于QLoRA(Quantized Low-Rank...
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在大型语言模型应用落地的最后一公里中,微调技术始终是决定模型适配业务场景的关键环节。面对70B级别参数规模的巨型模型,传统微调方法需要消耗超过200GB的显存资源,直接将大多数开发者拒之门外。本文深度解析基于QLoRA(Quantized Low-Rank...