在大型语言模型（LLM）应用落地的过程中，参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning）技术已成为降低计算成本的核心突破口。本文将以工程实践视角，深度解析LoRA（Low-Rank Adaptation）与QLoRA（Quantized...
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大模型微调革命：从LoRA到QLoRA如何实现参数效率百倍提升
在人工智能领域，大型语言模型的参数规模呈现指数级增长，但模型部署的硬件门槛和训练成本正成为产业化落地的核心障碍。本文深入解析大模型压缩技术的最新突破，聚焦低秩适应（LoRA）与量化低秩适应（QLoRA）两大关键技术，揭示其实现参数效率跃迁的底层逻辑。 一、大模型微调的技术困局 ...
解码扩散模型加速革命：四步推理到实时生成的突破之路
在生成式人工智能领域，扩散模型以其卓越的生成质量引发技术革命，但其迭代式生成机制导致的耗时问题始终是工程落地的最大障碍。本文深入剖析从DDIM到LCM-Lora的技术演进路径，揭示扩散模型加速背后的核心突破点。 一、扩散模型加速的本质挑战 ...