在大型语言模型时代,微调技术已成为解锁模型潜力的关键钥匙。面对动辄数百亿参数的大模型,传统全参数微调方法显露出明显局限性:显存占用高达数十GB,训练周期长达数周,硬件成本呈指数级增长。这种背景下,LoRA(Low-Rank Adaptation)与QLoRA(Quantized...
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在大型语言模型时代,微调技术已成为解锁模型潜力的关键钥匙。面对动辄数百亿参数的大模型,传统全参数微调方法显露出明显局限性:显存占用高达数十GB,训练周期长达数周,硬件成本呈指数级增长。这种背景下,LoRA(Low-Rank Adaptation)与QLoRA(Quantized...