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- 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。
- 什么是 LoRA（低秩适应）？| IBM
低秩适应 (LoRA) 是一种用于让机器学习模型适应新环境的技术。它可以通过在原始模型中添加轻量级部件，而不是更改整个模型来使大型模型适应特定用途。
- LoRa - Wikipedia
LoRa LoRa (from "long range") is a physical proprietary radio communication technique based on spread spectrum modulation [2] It is used as the physical layer for LoRaWAN, a low-power, wide-area network (LPWAN) protocol that wirelessly connects battery-operated devices to the Internet
- LORA详解（史上最全）_lora模型-CSDN博客
本文深入剖析了LoRA模型，它是用于微调大型语言模型的低秩适应技术，在Stable Diffusion模型应用中很受欢迎。 介绍了其工作原理、查找和使用方法，还给出使用注意事项，并列举了一些LoRA模型示例，具有高效、灵活等优点。
- 深度解析：为什么 LoRA 只需调 1%参数？_腾讯新闻
而 LoRA（Low-Rank Adaptation）技术的出现，彻底改变了这一局面——仅需调整原始模型不到 1% 的参数，即可达到接近全参微调的效果。
- LoRa远距离通信的四大重要参数！-腾讯云开发者社区-腾讯云
LoRa通信性能优化的四大核心参数：扩频因子（SF）平衡距离与速率，调制带宽（BW）决定速度与灵敏度，编码率（CR）提升可靠性，低速率优化（LDRO）增强长时间传输稳定性。合理配置这些参数可显著提升LoRa在物联网应用中的通信效率与覆盖范围。
- LoRA是什么？| 5分钟讲清楚LoRA的工作原理_哔哩哔哩_bilibili
一路大白话彻底理解AI原理，秋叶大神Lora模型训练+炼丹炉（模型训练器用法）免安装，一键启动，一键炼丹！ 新手福音，再也不被报错和参数困扰了！
- 大模型高效微调-LoRA原理详解和训练过程深入分析 - 有何m不可 - 博客园
LoRA的核心思想是，在冻结预训练模型权重后，将可训练的低秩分解矩阵注入到的Transformer架构的每一层中，从而大大减少了在下游任务上的可训练参数量。
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