标签： 低秩分解

在大型语言模型（LLM）快速发展的今天，参数规模突破千亿已成为常态，但这也带来了巨大的微调成本挑战。传统全参数微调方法需要消耗数百GB显存和数万美元计算成本，将大多数开发者拒之门外。本文将深入解析LoRA（Low-Rank...

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...

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...