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...
标签： 参数高效训练
大模型微调革命：LoRA核心技术解密与实战突破
在大型语言模型时代，参数规模突破千亿已成为常态。传统全参数微调方法面临显存占用高、训练成本大、灾难性遗忘三大痛点，严重制约大模型的实际落地应用。本文深度剖析LoRA（Low-Rank Adaptation）技术的创新机理，揭示其实现参数高效微调的数学本质，并给出完整的工程实践方案。 ...
突破算力瓶颈！LoRA技术如何让Qwen 2模型微调效率提升300%
在大型语言模型应用落地的进程中，参数高效微调技术始终是突破工程化瓶颈的核心。本文将以Qwen 2开源大模型为实践对象，深度解析LoRA（Low-Rank...