在大型语言模型的应用实践中,微调效率始终是制约技术落地的关键瓶颈。传统的全参数微调方法不仅需要消耗海量计算资源,更面临着灾难性遗忘、训练不稳定等诸多挑战。本文以Command R+模型为实践对象,深入解析LoRA(Low-Rank...
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在大型语言模型的应用实践中,微调效率始终是制约技术落地的关键瓶颈。传统的全参数微调方法不仅需要消耗海量计算资源,更面临着灾难性遗忘、训练不稳定等诸多挑战。本文以Command R+模型为实践对象,深入解析LoRA(Low-Rank...