在人工智能技术快速迭代的今天，大模型在不同领域间的迁移能力已成为决定技术实用性的关键因素。传统全参数微调方法在面临领域迁移任务时，暴露出训练成本高昂、参数冗余严重、灾难性遗忘频发等固有缺陷。本文深入解析基于LoRA（Low-Rank...
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突破大模型微调瓶颈：Qwen 2结合LoRA实现90%性能提升的工程实践
在大型语言模型开发领域，参数高效微调技术正在引发训练范式的根本性变革。本文以Qwen 2架构为研究对象，通过系统性实验验证LoRA（Low-Rank...
颠覆传统微调！LoRA适配器如何用1%参数实现大模型精准进化
在大模型技术爆发的当下，参数规模突破千亿已成为行业常态。传统微调方法在参数更新效率、训练资源消耗、多任务适配等维度正遭遇严峻挑战。某研究团队于2021年提出的LoRA（Low-Rank...