标签： 大模型微调

在人工智能技术快速迭代的今天，垂直领域模型微调正面临前所未有的挑战。传统全参数微调方法需要消耗大量计算资源，且容易在小样本场景下产生过拟合问题。而低秩适应（Low-Rank Adaptation,...

在人工智能技术日新月异的今天，大型语言模型的知识更新困境已成为制约其实际应用的关键瓶颈。研究表明，训练成本超过千万美元的主流大模型，其知识时效性在部署6个月后就会衰减35%，这种知识固化现象直接导致模型在医疗、法律、科技等时效敏感领域的应用效果下降42%。面对这一挑战，检索增强生成（RAG）与模型微

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。 ...