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  • 大模型高效微调-LoRA原理详解和训练过程深入分析
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  • 低秩自适应 (LoRA) 原理
    低秩自适应应用这一原理来减轻训练的计算负担。 LoRA 并非计算和存储庞大的 Δ W ΔW 矩阵，而是冻结原始矩阵 W W，并使用矩阵分解来近似更新。 更新矩阵 Δ W ΔW 被分解为两个较小的矩阵 A A 和 B B。 W n e w = W + Δ W = W + B A W new = W +ΔW = W +BA
  • 零压力了解 LoRA 微调原理LoRA 全称为 Low-Rank . . .
    因此，我们需要一种方法，通过调整少量参数就能让大模型适应特定领域的任务，这就是 LoRA 的由来。 简单来说，LoRA 就是只调整模型权重里很小一部分参数，让预训练模型更好地适应特定（通常是小规模）的数据集 (๑•̀ㅂ•́)و
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