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...
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迁移学习在跨领域任务中的深度实践：从理论到高效解决方案
迁移学习作为一种强大的机器学习技术，已经在多个领域中展示了其卓越的能力，尤其是在跨领域任务中的应用。本文将深入探讨迁移学习的核心原理，并结合实际案例，提出一套高效的解决方案，以帮助开发者在跨领域任务中实现更好的性能。首先，我们需要明确迁移学习的基本概念。迁移学习是指将在一个领域中学到的知识应用到另一
大模型微调技术革命：LoRA到QLoRA如何实现参数效率百倍提升
在大型语言模型（LLM）的落地应用中，全参数微调需要消耗数千GB显存资源的现象已成为行业痛点。传统微调方法需要调整模型全部1750亿参数中的99.6%，这种资源消耗模式严重制约了大模型的实际应用。本文将从参数效率优化的核心技术演进切入，深度解析LoRA到QLoRA的技术突破路径。 ...