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  • 大模型微调（LoRA, QLoRA, 全参数）全维度详解+代码实现 . . .
    QLoRA是LoRA的进阶版，核心优化是： 先对预训练模型进行量化（如4bit），再在量化模型上添加LoRA模块。 量化能大幅降低原模型的显存占用，LoRA保持参数量精简，两者结合实现“超低显存微调”。
  • 【大模型后训练专题】 LoRA微调原理及实现-腾讯云开发者 . . .
    LoRA（低秩适应）是一种高效的大模型微调方法，通过冻结原始参数、训练低秩增量矩阵来减少计算开销。本文详解LoRA原理、超参数设置（rank、alpha、dropout）及工程实现，包括Transformer层应用和HuggingFace PEFT实战。适合LLM微调开发者优化训练效率。
  • 一文搞懂LoRA：大模型参数高效微调技术详解！ - CSDN博客
    文章浏览阅读1 1k次，点赞30次，收藏27次。LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种参数高效微调技术，通过冻结预训练模型参数，仅对低秩矩阵进行增量训练，显著降低训练和存储成本。文章详细解析了LoRA的原理、训练步骤、与传统微调的对比及在Transformer中的应用。LoRA特别适合大规模模型微调、多任务切换
  • LoRA (低秩自适应) - Hugging Face 文档
    LoRA 是一种技术，它允许高效地微调模型，而只需更新模型权重的一小部分。 当您有一个在大型数据集上预训练的大型模型，但希望在较小的数据集上或针对特定任务进行微调时，这非常有用。
  • 新手入坑 Stable Diffusion：模型、LoRA、硬件一篇讲透 - 实践
    新手入坑 Stable Diffusion：模型、LoRA、硬件一篇讲透 - 实践 Stable Diffusion（简称 SD）是一种基于 扩散模型（Diffusion Model）的 AI 图像生成技术。 简单说，它能让电脑从一张“纯噪声”图片中，逐步“还原”出一幅有意义的画面。 输入 ：一段文字（Prompt）
  • LLM微调系列：一篇超全的Lora综述，7大秘籍 - 53AI-AI知识库 . . .
    LoRA比全参数微调快1 9倍。 其他应用案例（Beyond Fine-tuning）：除了微调之外，LoRA还可以应用于其他学习范式，例如预训练和持续训练。 在预训练中，LoRA可以用于训练高秩网络；在持续训练中，LoRA可以解决灾难性遗忘问题。
  • 什么是 LoRA？| 低秩自适应 | Cloudflare
    LoRA 是一种神经网络优化技术，它通过添加低秩矩阵来提高模型在处理特定任务时的性能，增强其自适应性，而无需对神经网络进行大量的重新训练。
  • LORA微调系列 (一)：LORA和它的基本原理 - 知乎
    本文作者提出了LORA低资源训练方法，让普通玩家有了微调大模型的可能。 更重要的是作者用大量实验和理论分析为我们讲解LORA微调背后的原理，让我们能够更加容易掌握和理解LORA微调过程。




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